常用的特征分析和特征工程

案例背景

我们将使用一个公开数据集，数据集中包含客户的画像、行为以及标签。我们的目标是通过特征工程提升模型的预测准确性。

数据加载与初步探索

首先，我们需要加载数据并进行初步探索，以了解数据的基本情况。

import pandas as pd
import numpy as np
 
# 加载数据集
data = pd.read_csv('customer_churn.csv')
 
# 查看数据集基本信息
print(data.info())
print(data.head())

连续特征处理

连续特征是数值特征，通常需要进行归一化或标准化处理以确保特征值在相同的范围内，从而避免特征值过大或过小对模型造成的影响。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
 
# 找出连续特征
continuous_features = ['age', 'income', 'tenure', 'monthly_charges']
 
# 标准化连续特征
scaler = StandardScaler()
data[continuous_features] = scaler.fit_transform(data[continuous_features])
 
# 或者使用归一化
# minmax_scaler = MinMaxScaler()
# data[continuous_features] = minmax_scaler.fit_transform(data[continuous_features])

连续特征的其他处理方法

1. 分箱