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独家 | 将时间信息编码用于机器学习模型的三种编码时间信息作为特征的三种方法

作者:Eryk Lewinson 翻译:汪桉旭校对:zrx 本文约4400字,建议阅读5分钟本文研究了三种使用日期相关的信息如何创造有意义特征的方法。 标签:时间帧,机器学习,Python,技术演示 想象一下,你刚开始一个新的数据科学项目。目标是建立一个预测目标变量Y的模型。你已经收到了来自利益相关者/数据工程师的一些数据,进行了彻底的EDA并且选择了一些你认为和手头上问题有关的变量。然后你终于建立了你的第一个模型。得分是可以接受的,但是你相信你可以做得更好。你应该怎么做呢? 这里你可以通过许多方式跟进。

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初识Pandas

江湖上流传着这么一句话——分析不识潘大师(PANDAS),纵是老手也枉然。 Pandas是基于Numpy的专业数据分析工具,可以灵活高效的处理各种数据集,也是我们后期分析案例的神器。它提供了两种类型的数据结构,分别是DataFrame和Series,我们可以简单粗暴的把DataFrame理解为Excel里面的一张表,而Series就是表中的某一列,后面学习和用到的所有Pandas骚操作,都是基于这些表和列进行的操作(关于Pandas和Excel的形象关系,这里推荐我的好朋友张俊红写的《对比EXCEL,轻松学习Python数据分析》)。 这里有一点需要强调,Pandas和Excel、SQL相比,只是调用和处理数据的方式变了,核心都是对源数据进行一系列的处理,在正式处理之前,更重要的是谋定而后动,明确分析的意义,理清分析思路之后再处理和分析数据,往往事半功倍。

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领券