機器學習實戰 特徵工程之特徵構建

特徵構建是指通過研究原始資料樣本，結合機器學習實戰經驗和相關領域的專業知識，思考問題的潛在形式和資料結構，人工創造出新的特徵，而這些特徵對於模型訓練又是有益的並且具有一定的工程意義。

特徵構建的方式主要有單列操作、多列操作、 分組/聚合操作這三種。

在pandas庫中，主要利用map()函式進行單列的操作。

map()函式是將目標函式作用於乙個series的每乙個元素，而dataframe的一列就是乙個series, 因此可通過map()來對一列進行四則運算、平方、開方、冪方、指數、對數等操作。

train['div_column_i'] = train['column_i'].map(lambda x: x/1024)

train['x2_column_i'] = train['column_i'].map(lambda x: x**2)
train['exp_column_i'] = train['column_i'].map(lambda x: math.exp(x))

在pandas庫中，主要利用groupby()函式進行分組/聚合操作。

前兩種操作主要用於乙個id只出現一次的情況，而當題目中乙個id不止出現一次，或者需要按某些屬性（如時間段）統計的時候，就需要進行分組/聚合操作。

# 按'gender'的值分組，並統計個數

grouped1 = train.groupby(['gender']).size() 
# 按'age','gender'兩列屬性分組，並統計個數
grouped2 = train.groupby(['age','gender']).size()
# 按屬性'gender'分組，並求列'age'的均值
grouped3 = train['age'].astype(float).groupby(train['gender']).mean() 
# 按'gender','age'屬性分組，並求列'fee'的最大值
grouped4 = train['fee'].astype(float).groupby([train['gender'],train['age']]).max()

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