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从原始数据创建新特征是改进模型的最佳方法之一
例如，数据有很长连续时间的，我们可以把最近一周的提取出来作为一个新的特征

1. 组合特征

最简单方法之一是组合特征
例如，如果一条记录的国家/地区为"CA"，类别为"Music"，则可以创建一个新值" CA_Music"
可以从所有分类特征中构建组合特征，也可以使用三个或更多特征进行交互，但是效果往往会变坏

• interactions = ks['category']+'_'+ks['country']，像python一样直接相加
• interactions.head(10)

0            Poetry_GB
1    Narrative Film_US
2    Narrative Film_US
3             Music_US
4      Film & Video_US
5       Restaurants_US
6              Food_US
7            Drinks_US
8    Product Design_US
9       Documentary_US
dtype: object

• 将新特征assign进数据

label_enc = LabelEncoder()
data_interaction = X.assign(category_country=label_enc.fit_transform(interactions))
data_interaction.head()

2. 过去7天的数据

launched = pd.Series(ks.index, index=ks.launched, name="count_7_days").sort_index()
#                   数据值为索引， 新的索引为建立的时间，新特征名称，      按索引(时间)排序
launched.head(20)

launched
1970-01-01 01:00:00     94579
1970-01-01 01:00:00    319002
1970-01-01 01:00:00    247913
1970-01-01 01:00:00     48147
1970-01-01 01:00:00     75397
1970-01-01 01:00:00      2842
1970-01-01 01:00:00    273779
2009-04-21 21:02:48    169268
2009-04-23 00:07:53    322000
2009-04-24 21:52:03    138572
2009-04-25 17:36:21    325391
2009-04-27 14:10:39    122662
2009-04-28 13:55:41    213711
2009-04-29 02:04:21    345606
2009-04-29 02:58:50    235255
2009-04-29 04:37:37     98954
2009-04-29 05:26:32    342226
2009-04-29 06:43:44    275091
2009-04-29 13:52:03    284115
2009-04-29 22:08:13     32898
Name: count_7_days, dtype: int64

发现最顶上的7个数据是错误的（时间一样），本节里暂时不去考虑

• .rolling('7d')，设置一个窗口

count_7_days = launched.rolling('7d').count()-1 # -1表示不包含当前日期
print(count_7_days.head(20))

launched
1970-01-01 01:00:00     0.0
1970-01-01 01:00:00     1.0
1970-01-01 01:00:00     2.0
1970-01-01 01:00:00     3.0
1970-01-01 01:00:00     4.0
1970-01-01 01:00:00     5.0
1970-01-01 01:00:00     6.0
2009-04-21 21:02:48     0.0
2009-04-23 00:07:53     1.0
2009-04-24 21:52:03     2.0
2009-04-25 17:36:21     3.0
2009-04-27 14:10:39     4.0
2009-04-28 13:55:41     5.0
2009-04-29 02:04:21     5.0
2009-04-29 02:58:50     6.0
2009-04-29 04:37:37     7.0
2009-04-29 05:26:32     8.0
2009-04-29 06:43:44     9.0
2009-04-29 13:52:03    10.0
2009-04-29 22:08:13    11.0
Name: count_7_days, dtype: float64

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
plt.plot(count_7_days[7:]);
plt.title("最近7天的数据")
plt.show()

• 把新特征数据，reindex后，跟原数据合并

count_7_days.index = launched.values
count_7_days = count_7_days.reindex(ks.index)
count_7_days.head(10)

0    1487.0
1    2020.0
2     279.0
3     984.0
4     752.0
5     522.0
6     708.0
7    1566.0
8    1048.0
9     975.0
Name: count_7_days, dtype: float64

• X.join(count_7_days).head(10)，join合并

3. 上一个相同类型的项目的时间

比如，电影之类的上映，如果同类型的扎堆了，可能被对手抢占了份额

def time_since_last_project(series):return series.diff().dt.total_seconds()/3600
df = ks[['category','launched']].sort_values('launched')
# 按时间排序
timedeltas = df.groupby('category').transform(time_since_last_project)
# 按分类分组，然后调用函数进行转换，算得上一个同类的时间跟自己的间隔是多少小时
timedeltas.head(20)

• NaN 表示该类型是第一次出现，填上均值或者中位数
• 然后跟其他数据合并之前需要把index调整成一致

timedeltas = timedeltas.fillna(timedeltas.median()).reindex(X.index)
timedeltas.head(20)

4. 转换数值特征

Transforming numerical features，一些模型在数据分布是正态分布的时候，工作的很好，所以可以对数据进行开方、取对数转换

plt.hist(ks.goal, range=(0, 100000), bins=50);
plt.title('Goal');

plt.hist(np.sqrt(ks.goal), range=(0, 400), bins=50);
plt.title('Sqrt(Goal)');

plt.hist(np.log(ks.goal), range=(0, 25), bins=50);
plt.title('Log(Goal)');

• log 转换对基于树的模型没有什么用，但是对线性模型或者神经网络有用
• 我们需要转成新的特征，然后做一些测试，选择效果最好的转换方法。

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