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4.特征工程与变量选择
4.1特征工程的重要性
特征工程是机器学习和数据科学中一个至关重要的步骤。在进行顾客流失预测时,特征工程的重要性尤为突出。特征工程涉及到从原始数据中提取、处理和选择有用的特征,这些特征能够帮助模型更好地理解数据,从而提高预测的准确性和可靠性。具体来说,特征工程可以帮助我们:
减少噪声:通过去除或转换无关或冗余的特征,减少数据中的噪声,使模型更加稳定。
提高模型性能:选择与目标变量高度相关的特征,可以提高模型的预测能力。
解释模型:良好的特征工程可以使模型的解释更加直观和易于理解。
减少计算复杂度:通过减少特征数量,可以降低模型的训练时间和计算资源需求。
在顾客行为分析中,特征工程主要包括以下几个步骤:特征提取、特征转换、特征选择和特征构建。接下来,我们将详细探讨这些步骤。
4.2特征提取
特征提取是从原始数据中识别并提取出对预测目标有用的变量。在顾客流失预测中,原始数据可能包括顾客的基本信息、交易记录、客服交互记录、网站浏览行为等。我们需要从这些数据中提取出能够反映顾客行为和状态的特征。
4.2.1基本信息特征
基本信息特征通常包括顾客的年龄、性别、职业、收入等。这些特征可以通过数据库查询或问卷调查等方式获取。例如,假设我们有一个顾客的基本信息表,如下所示:
importpandasaspd
#原始数据
data={
customer_id:[1,2,3,4,5],
age:[25,30,35,40,45],
gender:[M,F,M,F,M],
income:[50000,60000,70000,80000,90000]
}
df=pd.DataFrame(data)
print(df)
输出:
customer_idagegenderincome
0125M50000
1230F60000
2335M70000
3440F80000
4545M90000
4.2.2交易记录特征
交易记录特征包括顾客的购买频率、购买金额、购买种类等。这些特征可以从交易数据库中提取。例如,假设我们有一个交易记录表,如下所示:
#原始数据
transactions={
customer_id:[1,1,2,2,3,3,3,4,4,5],
transaction_date:[2022-01-01,2022-01-15,2022-02-01,2022-02-15,2022-03-01,2022-03-15,2022-03-30,2022-04-01,2022-04-15,2022-05-01],
amount:[100,150,200,250,300,350,400,450,500,550],
category:[A,B,A,B,A,C,D,A,B,A]
}
transactions_df=pd.DataFrame(transactions)
print(transactions_df)
输出:
customer_idtransaction_dateamountcategory
012022-01-01100A
112022-01-15150B
222022-02-01200A
322022-02-15250B
432022-03-01300A
532022-03-15350C
632022-03-30400D
742022-04-01450A
842022-04-15500