文件名称:
饭店流量预测-多表关联+lightgbm
开发工具:
文件大小: 240kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-21
详细说明：几点思考:
1、对pandas的使用就像是操作SQL语句, 总体说是增删改查, 但是涉及到联表, 涉及到分组,涉及到不同数据类型的操作,就有很多tricks在里面, 这些tricks是需要在不断的学习->使用中不断精进和掌握;
2、特征中包含datetime类型特征的时候, 可以依此分组构造新的时序特征,
(1) 是否是周末?
(2) 是一个月的第几天?
(3) 趋势特征
(4) 其他
3、值得fork的代码是:
(1) 数值类型特征异常值检测处理方法;
(2) 反应时间趋势特征的指数加权移动平均的方法;
(3) 时序特征统计量
4、不同的机器学习算法对特征的构造方式是有区别的, 比如KNN算
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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