Interactiekenmerken Creëren
Interactiekenmerken zijn nieuwe variabelen die worden gevormd door twee of meer bestaande kenmerken te combineren, vaak via wiskundige bewerkingen zoals vermenigvuldiging, deling of optelling, om weer te geven hoe deze variabelen gezamenlijk het doel beïnvloeden.
Het creëren van interactiekenmerken maakt het mogelijk om complexe relaties tussen variabelen in de Titanic-dataset vast te leggen, zoals Age, Fare, Pclass en Sex. De invloed van één variabele op overleving kan afhangen van de waarde van een andere variabele. Bijvoorbeeld, het effect van passagiersklasse op overleving kan verschillen voor mannen en vrouwen, of jongere passagiers kunnen meer profiteren van hogere tarieven. Door kenmerken te combineren zoals Age * Fare of Pclass * Sex_encoded, stelt u uw model in staat om deze genuanceerde patronen te leren, waardoor het vermogen om te voorspellen wie overleefde op basis van interacties tussen variabelen wordt verbeterd.
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"]])
Bedankt voor je feedback!
Vraag AI
Vraag AI
Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.
Awesome!
Completion rate improved to 8.33Interactiekenmerken Creëren
Veeg om het menu te tonen
Interactiekenmerken zijn nieuwe variabelen die worden gevormd door twee of meer bestaande kenmerken te combineren, vaak via wiskundige bewerkingen zoals vermenigvuldiging, deling of optelling, om weer te geven hoe deze variabelen gezamenlijk het doel beïnvloeden.
Het creëren van interactiekenmerken maakt het mogelijk om complexe relaties tussen variabelen in de Titanic-dataset vast te leggen, zoals Age, Fare, Pclass en Sex. De invloed van één variabele op overleving kan afhangen van de waarde van een andere variabele. Bijvoorbeeld, het effect van passagiersklasse op overleving kan verschillen voor mannen en vrouwen, of jongere passagiers kunnen meer profiteren van hogere tarieven. Door kenmerken te combineren zoals Age * Fare of Pclass * Sex_encoded, stelt u uw model in staat om deze genuanceerde patronen te leren, waardoor het vermogen om te voorspellen wie overleefde op basis van interacties tussen variabelen wordt verbeterd.
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"]])
Bedankt voor je feedback!
