BaşlayınÜcretsiz başlayın

Yeni özellikler oluşturma

Özellik mühendisliği, yeni özelliklerin gerçekten oluşturulmasını da içerir. Yeni özellikler oluşturmak önemlidir çünkü model, tahmin doğruluğu için bu tür özelliklere dayanır. Bu egzersizde, veride tamsayı olarak görünen ancak kategorik değerleri temsil eden üç sütunun özelliklerini inceleyeceksin. Bu üç sütun: search_engine_type, product_type ve advertiser_type. Bu 3 sütun için, ayrıca device_id ve site_id için sayım özellikleri oluşturacaksın. Bu sayım özellikleri, her bir sütun için tıklama sayısını temsil eder ve ileride tahmin için kullanılacaktır.

Çalışma alanında pandas modülü pd olarak mevcut ve örnek DataFrame df olarak yüklendi.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Machine Learning kullanarak TOB tahmini

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • feature_list listesindeki her bir özellik için toplam değer sayısını ve benzersiz değer sayısını yazdır.
  • .transform() kullanarak new_feature_list içindeki özelliklerden her biri için tıklama sayılarını sayıp yeni özellikler oluştur.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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))
Kodu Düzenle ve Çalıştır