數(shù)據(jù)挖掘：特征工程：特征構(gòu)造與衍生

數(shù)據(jù)挖掘：特征工程：特征構(gòu)造與衍生1數(shù)據(jù)挖掘概述1.1數(shù)據(jù)挖掘的基本概念數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）是一種從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息的過(guò)程，這些信息可以是模式、關(guān)聯(lián)、趨勢(shì)或異常。數(shù)據(jù)挖掘不僅僅是一種技術(shù)，它是一個(gè)多步驟的流程，涉及數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)挖掘、模式評(píng)估和知識(shí)表示等環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏知識(shí)，為決策提供支持。1.1.1示例：數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)挖掘流程中的重要步驟，用于處理數(shù)據(jù)中的缺失值、噪聲和不一致性。以下是一個(gè)使用Python的pandas庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗的簡(jiǎn)單示例：importpandasaspd

#創(chuàng)建一個(gè)包含缺失值的數(shù)據(jù)框

data={'Name':['Alice','Bob','Charlie','David'],

'Age':[25,30,None,35],

'Salary':[50000,60000,70000,None]}

df=pd.DataFrame(data)

#使用平均年齡填充缺失的年齡值

mean_age=df['Age'].mean()

df['Age'].fillna(mean_age,inplace=True)

#輸出清洗后的數(shù)據(jù)框

print(df)1.2數(shù)據(jù)挖掘的流程數(shù)據(jù)挖掘的流程通常包括以下步驟：業(yè)務(wù)理解：明確業(yè)務(wù)目標(biāo)和問(wèn)題，確定數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)選擇和數(shù)據(jù)變換。模型構(gòu)建：選擇合適的算法，構(gòu)建模型。模型評(píng)估：評(píng)估模型的性能，確保模型的有效性。部署：將模型部署到生產(chǎn)環(huán)境，用于實(shí)際決策支持。1.2.1示例：模型構(gòu)建與評(píng)估使用Python的scikit-learn庫(kù)構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的線性回歸模型，并評(píng)估其性能：fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

fromsklearn.metricsimportmean_squared_error

#創(chuàng)建一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)集

X=[[1],[2],[3],[4],[5]]

y=[2,4,5,4,5]

#劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)

#構(gòu)建線性回歸模型

model=LinearRegression()

model.fit(X_train,y_train)

#預(yù)測(cè)測(cè)試集

y_pred=model.predict(X_test)

#計(jì)算均方誤差

mse=mean_squared_error(y_test,y_pred)

print(f'MeanSquaredError:{mse}')1.3特征工程的重要性特征工程（FeatureEngineering）是數(shù)據(jù)挖掘中一個(gè)關(guān)鍵的步驟，它涉及特征構(gòu)造與衍生，即從原始數(shù)據(jù)中創(chuàng)建新的特征，以提高模型的性能。特征工程可以包括特征選擇、特征創(chuàng)建、特征轉(zhuǎn)換和特征編碼等過(guò)程。良好的特征工程可以顯著提升模型的預(yù)測(cè)能力，減少模型的復(fù)雜性，提高模型的解釋性。1.3.1示例：特征衍生從一個(gè)包含日期的數(shù)據(jù)集中衍生出新的特征，如“月份”和“星期幾”：importpandasaspd

#創(chuàng)建一個(gè)包含日期的數(shù)據(jù)框

data={'Date':['2023-01-01','2023-01-02','2023-01-03','2023-01-04','2023-01-05']}

df=pd.DataFrame(data)

#將日期列轉(zhuǎn)換為日期時(shí)間格式

df['Date']=pd.to_datetime(df['Date'])

#衍生出月份和星期幾特征

df['Month']=df['Date'].dt.month

df['DayOfWeek']=df['Date'].dt.dayofweek

#輸出衍生后的數(shù)據(jù)框

print(df)特征工程是數(shù)據(jù)挖掘中不可或缺的一部分，它要求數(shù)據(jù)科學(xué)家具備深厚的領(lǐng)域知識(shí)和數(shù)據(jù)處理技巧。通過(guò)特征工程，可以將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為模型可以理解和利用的形式，從而提高模型的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性。2特征構(gòu)造基礎(chǔ)2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)預(yù)處理是特征工程的第一步，它包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、異常值檢測(cè)和標(biāo)準(zhǔn)化等操作，目的是確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性，為后續(xù)的特征構(gòu)造和模型訓(xùn)練提供良好的基礎(chǔ)。2.1.1缺失值處理在數(shù)據(jù)集中，缺失值是常見的問(wèn)題。處理缺失值的方法有多種，包括刪除、填充（如使用平均值、中位數(shù)或眾數(shù)）和預(yù)測(cè)填充等。2.1.1.1代碼示例：使用Pandas填充缺失值importpandasaspd

#創(chuàng)建一個(gè)包含缺失值的數(shù)據(jù)框

data={'Age':[25,30,None,35,40],

'Income':[50000,60000,70000,None,90000]}

df=pd.DataFrame(data)

#使用年齡列的平均值填充缺失值

df['Age'].fillna(df['Age'].mean(),inplace=True)

#使用收入列的中位數(shù)填充缺失值

df['Income'].fillna(df['Income'].median(),inplace=True)

#打印處理后的數(shù)據(jù)框

print(df)2.1.2異常值檢測(cè)異常值是指數(shù)據(jù)集中與其他數(shù)據(jù)點(diǎn)顯著不同的值，它們可能由測(cè)量錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤或極端事件引起。異常值檢測(cè)通常使用統(tǒng)計(jì)方法，如Z-score或IQR（四分位數(shù)范圍）。2.1.2.1代碼示例：使用Z-score檢測(cè)異常值fromscipyimportstats

importnumpyasnp

#創(chuàng)建一個(gè)包含異常值的數(shù)據(jù)數(shù)組

data=np.array([1,2,3,4,5,6,7,15])

#計(jì)算Z-score

z_scores=stats.zscore(data)

#定義閾值，通常為3或-3

threshold=3

#檢測(cè)并打印異常值

outliers=np.where(np.abs(z_scores)>threshold)

print("異常值的索引：",outliers)2.1.3數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一尺度的過(guò)程，這對(duì)于許多機(jī)器學(xué)習(xí)算法是必要的，因?yàn)樗鼈儗?duì)數(shù)據(jù)的尺度敏感。常見的標(biāo)準(zhǔn)化方法有最小-最大縮放和Z-score標(biāo)準(zhǔn)化。2.1.3.1代碼示例：使用Scikit-learn進(jìn)行最小-最大縮放fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler

importpandasaspd

#創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)框

data={'Value':[10,20,30,40,50]}

df=pd.DataFrame(data)

#初始化縮放器

scaler=MinMaxScaler()

#對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行縮放

df['Value']=scaler.fit_transform(df[['Value']])

#打印縮放后的數(shù)據(jù)框

print(df)2.2特征選擇方法特征選擇是從原始特征集中選擇最相關(guān)和最有信息量的特征子集的過(guò)程，目的是減少模型的復(fù)雜性，提高模型的性能和解釋性。2.2.1單變量特征選擇單變量特征選擇是基于每個(gè)特征與目標(biāo)變量之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系來(lái)選擇特征。例如，可以使用卡方檢驗(yàn)或ANOVAF值來(lái)評(píng)估分類問(wèn)題中的特征重要性。2.2.1.1代碼示例：使用Scikit-learn進(jìn)行單變量特征選擇fromsklearn.datasetsimportload_iris

fromsklearn.feature_selectionimportSelectKBest,chi2

#加載數(shù)據(jù)集

iris=load_iris()

X,y=iris.data,iris.target

#初始化特征選擇器

kbest=SelectKBest(score_func=chi2,k=2)

#選擇特征

X_new=kbest.fit_transform(X,y)

#打印選擇后的特征

print("選擇后的特征：",X_new)2.2.2基于模型的特征選擇基于模型的特征選擇使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型的權(quán)重或重要性來(lái)選擇特征。例如，決策樹模型可以提供特征重要性分?jǐn)?shù)。2.2.2.1代碼示例：使用隨機(jī)森林進(jìn)行特征選擇fromsklearn.datasetsimportload_boston

fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor

fromsklearn.feature_selectionimportSelectFromModel

#加載數(shù)據(jù)集

boston=load_boston()

X,y=boston.data,boston.target

#初始化隨機(jī)森林模型

rf=RandomForestRegressor()

#訓(xùn)練模型

rf.fit(X,y)

#初始化特征選擇器

sfm=SelectFromModel(rf,threshold=0.2)

#選擇特征

X_new=sfm.transform(X)

#打印選擇后的特征

print("選擇后的特征：",X_new)2.3特征編碼技術(shù)特征編碼是將非數(shù)值特征轉(zhuǎn)換為數(shù)值形式的過(guò)程，以便機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以理解和使用。常見的特征編碼技術(shù)包括獨(dú)熱編碼、標(biāo)簽編碼和嵌入編碼等。2.3.1獨(dú)熱編碼獨(dú)熱編碼（One-HotEncoding）是將分類特征轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制向量的方法，每個(gè)分類值對(duì)應(yīng)一個(gè)二進(jìn)制特征。2.3.1.1代碼示例：使用Pandas進(jìn)行獨(dú)熱編碼importpandasaspd

#創(chuàng)建一個(gè)包含分類特征的數(shù)據(jù)框

data={'Color':['Red','Green','Blue','Red','Green']}

df=pd.DataFrame(data)

#使用獨(dú)熱編碼轉(zhuǎn)換分類特征

df_encoded=pd.get_dummies(df,columns=['Color'])

#打印編碼后的數(shù)據(jù)框

print(df_encoded)2.3.2標(biāo)簽編碼標(biāo)簽編碼（LabelEncoding）是將分類特征轉(zhuǎn)換為整數(shù)的方法，每個(gè)分類值對(duì)應(yīng)一個(gè)唯一的整數(shù)。2.3.2.1代碼示例：使用Scikit-learn進(jìn)行標(biāo)簽編碼fromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder

importpandasaspd

#創(chuàng)建一個(gè)包含分類特征的數(shù)據(jù)框

data={'Color':['Red','Green','Blue','Red','Green']}

df=pd.DataFrame(data)

#初始化標(biāo)簽編碼器

le=LabelEncoder()

#對(duì)分類特征進(jìn)行編碼

df['Color']=le.fit_transform(df['Color'])

#打印編碼后的數(shù)據(jù)框

print(df)通過(guò)以上示例，我們可以看到數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇和特征編碼在特征工程中的應(yīng)用。這些步驟對(duì)于構(gòu)建高效和準(zhǔn)確的機(jī)器學(xué)習(xí)模型至關(guān)重要。3特征衍生策略3.1基于領(lǐng)域知識(shí)的特征衍生在數(shù)據(jù)挖掘中，基于領(lǐng)域知識(shí)的特征衍生是一種重要的技術(shù)，它依賴于對(duì)特定領(lǐng)域深入的理解來(lái)創(chuàng)建新的特征。這些特征往往能夠捕捉到數(shù)據(jù)中隱藏的模式，從而提高模型的預(yù)測(cè)能力。例如，在金融領(lǐng)域，基于領(lǐng)域知識(shí)，我們可以從交易數(shù)據(jù)中衍生出“交易頻率”、“平均交易金額”等特征，這些特征對(duì)于預(yù)測(cè)用戶行為或識(shí)別欺詐交易非常關(guān)鍵。3.1.1示例：基于領(lǐng)域知識(shí)衍生特征假設(shè)我們有一個(gè)關(guān)于用戶在線購(gòu)物的數(shù)據(jù)集，包含以下字段：user_id,product_id,purchase_date,purchase_amount。我們可以基于領(lǐng)域知識(shí)，衍生出“用戶購(gòu)買頻率”這一特征。importpandasaspd

#假設(shè)df是原始數(shù)據(jù)集

df=pd.DataFrame({

'user_id':['u1','u1','u2','u2','u2','u3'],

'product_id':['p1','p2','p1','p2','p3','p1'],

'purchase_date':['2023-01-01','2023-01-02','2023-01-01','2023-01-02','2023-01-03','2023-01-01'],

'purchase_amount':[100,200,150,250,300,120]

})

#將日期列轉(zhuǎn)換為日期類型

df['purchase_date']=pd.to_datetime(df['purchase_date'])

#計(jì)算每個(gè)用戶的購(gòu)買頻率

purchase_frequency=df.groupby('user_id').size()/(df.groupby('user_id')['purchase_date'].max()-df.groupby('user_id')['purchase_date'].min()).dt.days

#將購(gòu)買頻率添加到數(shù)據(jù)集中

df=df.merge(purchase_frequency,on='user_id',how='left')

#顯示結(jié)果

print(df)3.2基于統(tǒng)計(jì)的特征衍生基于統(tǒng)計(jì)的特征衍生利用數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)屬性來(lái)創(chuàng)建新特征，如均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值、最小值等。這些統(tǒng)計(jì)特征能夠提供關(guān)于數(shù)據(jù)分布的洞察，有助于模型更好地理解數(shù)據(jù)的特性。3.2.1示例：基于統(tǒng)計(jì)衍生特征考慮一個(gè)包含房屋銷售數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，其中包含sale_price和house_size字段。我們可以計(jì)算每個(gè)房屋大小類別的平均銷售價(jià)格，作為新特征。#假設(shè)df是原始數(shù)據(jù)集

df=pd.DataFrame({

'house_size':[1000,1200,1500,1600,1800,2000,2200,2500],

'sale_price':[200000,220000,250000,260000,280000,300000,320000,350000]

})

#創(chuàng)建房屋大小類別

df['size_category']=pd.cut(df['house_size'],bins=[0,1500,2500,3500],labels=['small','medium','large'])

#計(jì)算每個(gè)類別的平均銷售價(jià)格

mean_sale_price=df.groupby('size_category')['sale_price'].mean()

#將平均銷售價(jià)格添加到數(shù)據(jù)集中

df=df.merge(mean_sale_price,on='size_category',how='left',suffixes=('','_mean'))

#顯示結(jié)果

print(df)3.3基于機(jī)器學(xué)習(xí)的特征衍生基于機(jī)器學(xué)習(xí)的特征衍生利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)生成新特征。這包括使用聚類算法來(lái)創(chuàng)建類別特征，使用降維技術(shù)如PCA來(lái)生成主成分，或使用深度學(xué)習(xí)模型的隱藏層輸出作為新特征。3.3.1示例：使用PCA進(jìn)行特征衍生假設(shè)我們有一個(gè)包含多個(gè)特征的高維數(shù)據(jù)集，我們可以使用PCA來(lái)減少維度，同時(shí)保留數(shù)據(jù)中的主要信息。importpandasaspd

fromsklearn.decompositionimportPCA

fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler

#假設(shè)df是原始數(shù)據(jù)集，包含多個(gè)特征

df=pd.DataFrame({

'feature1':[1,2,3,4,5],

'feature2':[5,4,3,2,1],

'feature3':[1,3,5,7,9],

'feature4':[9,7,5,3,1]

})

#標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)

scaler=StandardScaler()

df_scaled=scaler.fit_transform(df)

#應(yīng)用PCA

pca=PCA(n_components=2)

principal_components=pca.fit_transform(df_scaled)

#將PCA結(jié)果添加到數(shù)據(jù)集中

df['PCA1']=principal_components[:,0]

df['PCA2']=principal_components[:,1]

#顯示結(jié)果

print(df)以上示例展示了如何使用領(lǐng)域知識(shí)、統(tǒng)計(jì)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)衍生特征，每種方法都有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，能夠從不同的角度增強(qiáng)模型的性能。在實(shí)際應(yīng)用中，通常會(huì)結(jié)合使用這些方法，以獲得最佳的特征集。4高級(jí)特征構(gòu)造技術(shù)4.1特征交叉特征交叉（FeatureCross）是一種通過(guò)組合現(xiàn)有特征來(lái)創(chuàng)建新特征的技術(shù)，它能夠捕捉不同特征之間的交互作用，從而提高模型的預(yù)測(cè)能力。在數(shù)據(jù)挖掘中，特征交叉尤其適用于分類和回歸問(wèn)題，能夠幫助模型學(xué)習(xí)到更復(fù)雜的模式。4.1.1示例：使用Pandas進(jìn)行特征交叉假設(shè)我們有一個(gè)數(shù)據(jù)集，包含兩個(gè)特征age和gender，我們想要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)特征交叉age_gender。importpandasaspd

#創(chuàng)建示例數(shù)據(jù)

data={

'age':[25,30,35,40,45],

'gender':['M','F','M','F','M']

}

df=pd.DataFrame(data)

#特征交叉

df['age_gender']=df['age'].astype(str)+'_'+df['gender']

#顯示結(jié)果

print(df)4.1.2代碼解釋在上述代碼中，我們首先導(dǎo)入了pandas庫(kù)，然后創(chuàng)建了一個(gè)包含age和gender兩個(gè)特征的DataFrame。通過(guò)使用astype(str)將age轉(zhuǎn)換為字符串類型，然后與gender進(jìn)行拼接，創(chuàng)建了新的特征age_gender。4.2特征降維特征降維（FeatureDimensionalityReduction）是減少特征數(shù)量的過(guò)程，同時(shí)盡量保留數(shù)據(jù)的有用信息。這有助于減少模型訓(xùn)練時(shí)間，避免過(guò)擬合，并提高模型的解釋性。常見的降維技術(shù)包括主成分分析（PCA）和t-SNE。4.2.1示例：使用Scikit-learn進(jìn)行PCA降維假設(shè)我們有一個(gè)高維數(shù)據(jù)集，我們想要使用PCA將其降維到2維。importnumpyasnp

fromsklearn.decompositionimportPCA

importmatplotlib.pyplotasplt

#創(chuàng)建示例數(shù)據(jù)

X=np.random.rand(100,10)

#PCA降維

pca=PCA(n_components=2)

X_pca=pca.fit_transform(X)

#可視化結(jié)果

plt.scatter(X_pca[:,0],X_pca[:,1])

plt.xlabel('FirstPrincipalComponent')

plt.ylabel('SecondPrincipalComponent')

plt.show()4.2.2代碼解釋在本例中，我們使用numpy生成了一個(gè)100行10列的隨機(jī)數(shù)據(jù)集。然后，我們導(dǎo)入了sklearn.decomposition中的PCA類，設(shè)置n_components=2以降維到2維。fit_transform方法用于擬合數(shù)據(jù)并進(jìn)行降維轉(zhuǎn)換。最后，我們使用matplotlib對(duì)降維后的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化。4.3時(shí)間序列特征構(gòu)造時(shí)間序列特征構(gòu)造（TimeSeriesFeatureEngineering）涉及從時(shí)間序列數(shù)據(jù)中提取有意義的特征，以增強(qiáng)模型的預(yù)測(cè)能力。這包括趨勢(shì)分析、季節(jié)性檢測(cè)、滯后特征和滾動(dòng)統(tǒng)計(jì)等。4.3.1示例：使用Pandas進(jìn)行時(shí)間序列特征構(gòu)造假設(shè)我們有一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)集，包含每日的股票價(jià)格，我們想要構(gòu)造滯后特征和滾動(dòng)平均特征。importpandasaspd

#創(chuàng)建示例數(shù)據(jù)

dates=pd.date_range('20230101',periods=100)

prices=np.random.randn(100).cumsum()

df=pd.DataFrame({'date':dates,'price':prices})

#設(shè)置日期為索引

df.set_index('date',inplace=True)

#構(gòu)造滯后特征

df['lag_price']=df['price'].shift(1)

#構(gòu)造滾動(dòng)平均特征

df['rolling_mean']=df['price'].rolling(window=10).mean()

#顯示結(jié)果

print(df.head(15))4.3.2代碼解釋在本例中，我們首先創(chuàng)建了一個(gè)包含日期和股票價(jià)格的DataFrame。使用pd.date_range生成日期范圍，np.random.randn生成隨機(jī)數(shù)，然后使用cumsum累積求和以模擬股票價(jià)格。我們使用set_index方法將日期設(shè)置為DataFrame的索引。接著，我們使用shift方法構(gòu)造滯后特征lag_price，表示前一天的股票價(jià)格。最后，我們使用rolling和mean方法構(gòu)造滾動(dòng)平均特征rolling_mean，窗口大小為10，表示過(guò)去10天的平均股票價(jià)格。以上示例展示了如何在Python中使用Pandas和Scikit-learn庫(kù)進(jìn)行特征交叉、PCA降維和時(shí)間序列特征構(gòu)造。這些技術(shù)是特征工程中不可或缺的一部分，能夠顯著提升數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的模型性能。5特征構(gòu)造與衍生實(shí)戰(zhàn)5.1案例分析：客戶分類5.1.1原理與內(nèi)容客戶分類是企業(yè)了解客戶群體特征、優(yōu)化營(yíng)銷策略的重要手段。在數(shù)據(jù)挖掘中，特征構(gòu)造與衍生是提升模型性能的關(guān)鍵步驟。本案例將通過(guò)構(gòu)造和衍生特征，對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的客戶分類。5.1.1.1數(shù)據(jù)樣例假設(shè)我們有以下客戶數(shù)據(jù)：客戶ID年齡性別年收入（萬(wàn)元）購(gòu)買次數(shù)會(huì)員等級(jí)00132M8010300225F4552………………5.1.1.2特征構(gòu)造與衍生年齡分段：將年齡轉(zhuǎn)換為年齡段，如“青年”、“中年”、“老年”。收入等級(jí)：根據(jù)年收入劃分收入等級(jí)，如“低收入”、“中等收入”、“高收入”。購(gòu)買頻率：計(jì)算客戶平均每月的購(gòu)買次數(shù)。會(huì)員等級(jí)調(diào)整：根據(jù)購(gòu)買次數(shù)和年收入，調(diào)整會(huì)員等級(jí)。5.1.1.3代碼示例importpandasaspd

#假設(shè)df是包含客戶數(shù)據(jù)的DataFrame

df=pd.DataFrame({

'客戶ID':['001','002','003'],

'年齡':[32,25,45],

'性別':['M','F','M'],

'年收入（萬(wàn)元）':[80,45,120],

'購(gòu)買次數(shù)':[10,5,15],

'會(huì)員等級(jí)':[3,2,4]

})

#年齡分段

bins=[0,30,50,100]

labels=['青年','中年','老年']

df['年齡分段']=pd.cut(df['年齡'],bins=bins,labels=labels,right=False)

#收入等級(jí)

defincome_level(income):

ifincome<50:

return'低收入'

elifincome<100:

return'中等收入'

else:

return'高收入'

df['收入等級(jí)']=df['年收入（萬(wàn)元）'].apply(income_level)

#購(gòu)買頻率

df['購(gòu)買頻率']=df['購(gòu)買次數(shù)']/12

#會(huì)員等級(jí)調(diào)整

defadjust_membership(purchases,income):

ifpurchases>10andincome>100:

return5

elifpurchases>5andincome>50:

return4

else:

returndf['會(huì)員等級(jí)']

df['調(diào)整后會(huì)員等級(jí)']=df.apply(lambdarow:adjust_membership(row['購(gòu)買次數(shù)'],row['年收入（萬(wàn)元）']),axis=1)5.1.2案例分析：預(yù)測(cè)性維護(hù)5.1.3原理與內(nèi)容預(yù)測(cè)性維護(hù)是工業(yè)領(lǐng)域中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要場(chǎng)景，通過(guò)分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)設(shè)備故障，減少非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間。特征構(gòu)造與衍生在此過(guò)程中扮演著核心角色，能夠從原始數(shù)據(jù)中提取出對(duì)預(yù)測(cè)有幫助的信息。5.1.3.1數(shù)據(jù)樣例假設(shè)我們有以下設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)：設(shè)備ID運(yùn)行時(shí)間（小時(shí)）溫度（℃）振動(dòng)（mm/s）故障次數(shù)0015000801.220023000750.81……………5.1.3.2特征構(gòu)造與衍生運(yùn)行時(shí)間分段：將運(yùn)行時(shí)間轉(zhuǎn)換為運(yùn)行階段，如“早期”、“中期”、“晚期”。溫度變化率：計(jì)算設(shè)備運(yùn)行期間的溫度變化率。振動(dòng)強(qiáng)度等級(jí)：根據(jù)振動(dòng)強(qiáng)度劃分設(shè)備的振動(dòng)等級(jí)。故障頻率：計(jì)算設(shè)備每運(yùn)行1000小時(shí)的故障次數(shù)。5.1.3.3代碼示例#假設(shè)df是包含設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的DataFrame

df=pd.DataFrame({

'設(shè)備ID':['001','002','003'],

'運(yùn)行時(shí)間（小時(shí)）':[5000,3000,7000],

'溫度（℃）':[80,75,85],

'振動(dòng)（mm/s）':[1.2,0.8,1.5],

'故障次數(shù)':[2,1,3]

})

#運(yùn)行時(shí)間分段

bins=[0,2000,5000,10000]

labels=['早期','中期','晚期']

df['運(yùn)行階段']=pd.cut(df['運(yùn)行時(shí)間（小時(shí)）'],bins=bins,labels=labels,right=False)

#溫度變化率

#假設(shè)我們有設(shè)備的初始溫度數(shù)據(jù)，這里用一個(gè)虛構(gòu)的值

initial_temperatures={'001':75,'002':70,'003':80}

df['初始溫度（℃）']=df['設(shè)備ID'].map(initial_temperatures)

df['溫度變化率']=(df['溫度（℃）']-df['初始溫度（℃）'])/df['運(yùn)行時(shí)間（小時(shí)）']

#振動(dòng)強(qiáng)度等級(jí)

defvibration_level(vibration):

ifvibration<1:

return'低'

elifvibration<2:

return'中'

else:

return'高'

df['振動(dòng)等級(jí)']=df['振動(dòng)（mm/s）'].apply(vibration_level)

#故障頻率

df['故障頻率']=df['故障次數(shù)']/(df['運(yùn)行時(shí)間（小時(shí)）']/1000)5.1.4案例分析：文本情感分析5.1.5原理與內(nèi)容文本情感分析是自然語(yǔ)言處理中的一個(gè)重要應(yīng)用，用于識(shí)別和提取文本中的主觀信息，如情感傾向和情緒強(qiáng)度。特征構(gòu)造與衍生在此場(chǎng)景下，主要涉及文本特征的提取和轉(zhuǎn)換，以適應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸入要求。5.1.5.1數(shù)據(jù)樣例假設(shè)我們有以下產(chǎn)品評(píng)論數(shù)據(jù)：評(píng)論ID評(píng)論內(nèi)容情感標(biāo)簽001這個(gè)產(chǎn)品太棒了，非常滿意！正面002產(chǎn)品一般，沒(méi)有什么特別的。中性………5.1.5.2特征構(gòu)造與衍生詞頻統(tǒng)計(jì)：計(jì)算評(píng)論中每個(gè)詞的出現(xiàn)頻率。情感詞計(jì)數(shù)：統(tǒng)計(jì)評(píng)論中正面和負(fù)面情感詞的數(shù)量。評(píng)論長(zhǎng)度：計(jì)算評(píng)論的長(zhǎng)度，作為文本復(fù)雜度的指標(biāo)。情感強(qiáng)度：根據(jù)情感詞的計(jì)數(shù)和評(píng)論長(zhǎng)度，計(jì)算情感強(qiáng)度。5.1.5.3代碼示例importpandasaspd

fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer

fromnltk.corpusimportstopwords

fromnltk.sentimentimportSentimentIntensityAnalyzer

#假設(shè)df是包含產(chǎn)品評(píng)論數(shù)據(jù)的DataFrame

df=pd.DataFrame({

'評(píng)論ID':['001','002','003'],

'評(píng)論內(nèi)容':['這個(gè)產(chǎn)品太棒了，非常滿意！','產(chǎn)品一般，沒(méi)有什么特別的。','質(zhì)量很差，服務(wù)態(tài)度也不好。'],

'情感標(biāo)簽':['正面','中性','負(fù)面']

})

#詞頻統(tǒng)計(jì)

vectorizer=CountVectorizer(stop_words=stopwords.words('chinese'))

X=vectorizer.fit_transform(df['評(píng)論內(nèi)容'])

df_freq=pd.DataFrame(X.toarray(),columns=vectorizer.get_feature_names_out())

#情感詞計(jì)數(shù)

sia=SentimentIntensityAnalyzer()

df['正面情感詞計(jì)數(shù)']=df['評(píng)論內(nèi)容'].apply(lambdax:len([wordforwordinx.split()ifsia.polarity_scores(word)['compound']>0]))

df['負(fù)面情感詞計(jì)數(shù)']=df['評(píng)論內(nèi)容'].apply(lambdax:len([wordforwordinx.split()ifsia.polarity_scores(word)['compound']<0]))

#評(píng)論長(zhǎng)度

df['評(píng)論長(zhǎng)度']=df['評(píng)論內(nèi)容'].apply(len)

#情感強(qiáng)度

df['情感強(qiáng)度']=(df['正面情感詞計(jì)數(shù)']-df['負(fù)面情感詞計(jì)數(shù)'])/df['評(píng)論長(zhǎng)度']請(qǐng)注意，上述代碼示例中使用了nltk和sklearn庫(kù)，這些庫(kù)在實(shí)際使用前需要安裝和配置。此外，nltk中的stopwords和SentimentIntensityAnalyzer需要下載相應(yīng)的資源，例如中文停用詞列表和情感分析模型。在處理中文文本時(shí)，可能需要使用更適合中文的分詞工具和情感詞典，如jieba和SnowNLP。6數(shù)據(jù)挖掘：特征工程：評(píng)估與優(yōu)化特征6.1特征重要性評(píng)估特征重要性評(píng)估是特征工程中的關(guān)鍵步驟，它幫助我們理解哪些特征對(duì)模型的預(yù)測(cè)能力貢獻(xiàn)最大。這不僅可以提高模型的解釋性，還能在后續(xù)的特征選擇中指導(dǎo)我們?nèi)コ恢匾蛉哂嗟奶卣?，從而?yōu)化模型性能和減少過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)。6.1.1基于模型的特征重要性6.1.1.1決策樹和隨機(jī)森林決策樹和隨機(jī)森林等樹基模型提供了內(nèi)置的特征重要性評(píng)估方法。例如，在隨機(jī)森林中，每個(gè)樹在構(gòu)建時(shí)都會(huì)隨機(jī)選擇一部分特征進(jìn)行分裂，這樣就可以通過(guò)計(jì)算特征在所有樹中的平均分裂貢獻(xiàn)來(lái)評(píng)估其重要性。6.1.1.2示例代碼fromsklearn.datasetsimportload_iris

fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier

#加載數(shù)據(jù)

data=load_iris()

X=data.data

y=data.target

#創(chuàng)建隨機(jī)森林模型

model=RandomForestClassifier(n_estimators=100)

model.fit(X,y)

#輸出特征重要性

importances=model.feature_importances_

forfeature,importanceinzip(data.feature_names,importances):

print(f"{feature}:{importance}")6.1.2基于統(tǒng)計(jì)的特征重要性除了基于模型的方法，我們還可以使用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法來(lái)評(píng)估特征的重要性，如卡方檢驗(yàn)、ANOVA等，這些方法通常用于分類問(wèn)題，通過(guò)計(jì)算特征與目標(biāo)變量之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)聯(lián)來(lái)評(píng)估特征的重要性。6.2模型性能優(yōu)化模型性能優(yōu)化通常涉及調(diào)整模型