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नए फीचर बनाना

Feature engineering में नए फीचर बनाना भी शामिल है। नए फीचर बनाना इसलिए ज़रूरी है क्योंकि मॉडल की prediction accuracy काफी हद तक इन्हीं फीचर्स पर निर्भर करती है। इस अभ्यास में, आप तीन कॉलम के गुण जाँचेंगे जो डेटा में integers की तरह दिखते हैं लेकिन वास्तव में categorical मान दर्शाते हैं। ये तीन कॉलम हैं: search_engine_type, product_type, और advertiser_type। आप इन 3 कॉलम के साथ-साथ device_id और site_id के लिए भी count फीचर्स बनाएँगे। ये count फीचर्स हर कॉलम के लिए क्लिकों की संख्या दर्शाएँगे और आगे चलकर prediction में काम आएँगे।

आपके workspace में pandas मॉड्यूल pd नाम से उपलब्ध है और sample DataFrame df के रूप में लोड है।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Machine Learning के साथ CTR प्रेडिक्शन

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • feature_list लिस्ट में शामिल हर फीचर के लिए कुल मानों की संख्या और unique मानों की संख्या प्रिंट करें.
  • new_feature_list में दिए गए फीचर्स से नए फीचर बनाएँ: हर फीचर के लिए क्लिकों की संख्या गिनने के लिए .transform() का उपयोग करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Get counts of total and unique values for given features
feature_list = ["search_engine_type", "product_type", "advertiser_type"]
for feature in feature_list:
	print(df[feature].____)
	print(df[feature].____)

# Define new features as counts
new_feature_list = ['device_id', 'site_id'] + feature_list
for new_feature in new_feature_list:
  df[new_feature + '_count'] = df.____(
    new_feature)['click'].____("count")
print(df.head(5))
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