Erstellung von Interaktionsmerkmalen
Interaktionsmerkmale sind neue Variablen, die durch die Kombination von zwei oder mehr bestehenden Merkmalen entstehen, häufig durch mathematische Operationen wie Multiplikation, Division oder Addition, um widerzuspiegeln, wie diese Variablen gemeinsam das Ziel beeinflussen.
Die Erstellung von Interaktionsmerkmalen ermöglicht es, komplexe Zusammenhänge zwischen Variablen im Titanic-Datensatz wie Age, Fare, Pclass und Sex zu erfassen. Der Einfluss einer Variablen auf das Überleben kann vom Wert einer anderen Variablen abhängen. Beispielsweise kann sich der Effekt der Passagierklasse auf das Überleben zwischen Männern und Frauen unterscheiden, oder jüngere Passagiere profitieren möglicherweise stärker von höheren Fahrpreisen. Durch die Kombination von Merkmalen wie Age * Fare oder Pclass * Sex_encoded kann das Modell diese differenzierten Muster erkennen und so die Vorhersagegenauigkeit bezüglich des Überlebens verbessern, indem es die Wechselwirkungen zwischen den Variablen berücksichtigt.
1234567891011121314151617181920import pandas as pd # Sample Titanic-like dataset data = { "Age": [22, 38, 26, 35, 28], "Fare": [7.25, 71.28, 7.92, 53.10, 8.05], "Pclass": [3, 1, 3, 1, 3], "Sex": ["male", "female", "female", "female", "male"], "Survived": [0, 1, 1, 1, 0] } df = pd.DataFrame(data) # Encode 'Sex' as a numeric feature df["Sex_encoded"] = df["Sex"].map({"male": 0, "female": 1}) # Create interaction features df["Age_Fare_product"] = df["Age"] * df["Fare"] df["Pclass_Sex_interaction"] = df["Pclass"] * df["Sex_encoded"] print(df[["Age", "Fare", "Pclass", "Sex", "Age_Fare_product", "Pclass_Sex_interaction", "Survived"]])
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Interaktionsmerkmale sind neue Variablen, die durch die Kombination von zwei oder mehr bestehenden Merkmalen entstehen, häufig durch mathematische Operationen wie Multiplikation, Division oder Addition, um widerzuspiegeln, wie diese Variablen gemeinsam das Ziel beeinflussen.
Die Erstellung von Interaktionsmerkmalen ermöglicht es, komplexe Zusammenhänge zwischen Variablen im Titanic-Datensatz wie Age, Fare, Pclass und Sex zu erfassen. Der Einfluss einer Variablen auf das Überleben kann vom Wert einer anderen Variablen abhängen. Beispielsweise kann sich der Effekt der Passagierklasse auf das Überleben zwischen Männern und Frauen unterscheiden, oder jüngere Passagiere profitieren möglicherweise stärker von höheren Fahrpreisen. Durch die Kombination von Merkmalen wie Age * Fare oder Pclass * Sex_encoded kann das Modell diese differenzierten Muster erkennen und so die Vorhersagegenauigkeit bezüglich des Überlebens verbessern, indem es die Wechselwirkungen zwischen den Variablen berücksichtigt.
1234567891011121314151617181920import pandas as pd # Sample Titanic-like dataset data = { "Age": [22, 38, 26, 35, 28], "Fare": [7.25, 71.28, 7.92, 53.10, 8.05], "Pclass": [3, 1, 3, 1, 3], "Sex": ["male", "female", "female", "female", "male"], "Survived": [0, 1, 1, 1, 0] } df = pd.DataFrame(data) # Encode 'Sex' as a numeric feature df["Sex_encoded"] = df["Sex"].map({"male": 0, "female": 1}) # Create interaction features df["Age_Fare_product"] = df["Age"] * df["Fare"] df["Pclass_Sex_interaction"] = df["Pclass"] * df["Sex_encoded"] print(df[["Age", "Fare", "Pclass", "Sex", "Age_Fare_product", "Pclass_Sex_interaction", "Survived"]])
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