python产生,python特征值

　　业内常说，数据决定模型效果的上限，机器学习算法通过数据特征预测模型效果。好的特征可以显著提高模型效果。这意味着特征生成(即从数据设计中处理模型的可用特征)是特征工程中的一个重要步骤。

　　一、特征生成作用

　　1.增加特征的表达能力，提高模型效果；

　　(比如体重除以身高是表达健康的重要特征，而单纯看身高或体重对健康的表达有限。)

　　2.它可以集成到业务理解设计特性中，以增加模型的可解释性。

　　二、特征生成方法

　　1、聚合方式

　　有一对多字段，对对应的记录进行分组汇总，统计平均值、计数、数值等数据特征。

　　#自定义分组聚合统计功能

　　defx2_sum(集团):

　　returnsum(第**2组)

　　df . group by( cust _ no ). C1 . apply(x2 _ sum)2、转换方式

　　通过字段之间的加、减、乘、除等运算生成数据特征的过程，不同的字段类型采用不同的转换方法。

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