import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score #读取数据 data = pd.read_csv('JD_消费者数据20180201-20180415.csv') #删除不需要的列 data = data.drop(['customer_id', 'product_id', 'action_date', 'action_id'], axis=1) #处理时间数据，将日期转为距离当前日期的天数 data['customer_register_date'] = (pd.to_datetime('2018-04-15') - pd.to_datetime(data['customer_register_date'])).dt.days data['product_market_date'] = (pd.to_datetime('2018-04-15') - pd.to_datetime(data['product_market_date'])).dt.days data['shop_register_date'] = (pd.to_datetime('2018-04-15') - pd.to_datetime(data['shop_register_date'])).dt.days #删除缺失值所在的行 data.dropna(inplace=True) #将分类变量转为数值变量，使用One-hot编码 data = pd.get_dummies(data, columns=['age_range', 'gender', 'brand', 'category', 'shop_category']) #将目标变量转为数值变量，PageView为0，Order为1 data['type'] = data['type'].apply(lambda x: 0 if x == 'PageView' else 1) #读取前五行 data.head(5)为什么要进行这样的特征选择

这段代码中并没有进行特征选择，而是进行了数据预处理和特征工程。

数据预处理的部分包括删除不需要的列、处理时间数据、删除缺失值所在的行，并将目标变量转为数值变量。

特征工程的部分包括将分类变量转为数值变量，使用 One-hot 编码，这样可以将分类变量转换为机器学习算法更易于处理的数值变量。这样做的好处是可以帮助算法更好地理解和挖掘数据中的信息，提高模型的准确性和泛化能力。

相关问题

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn import tree

以下是使用import语句导入pandas、numpy、matplotlib.pyplot、seaborn和sklearn.tree的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn import tree

- pandas是一个数据处理库，用于读取、处理和分析数据。
- numpy是一个数学库，用于处理数组和矩阵等数学运算。
- matplotlib.pyplot是一个绘图库，用于绘制各种类型的图表。
- seaborn是一个基于matplotlib的数据可视化库，提供了更高级别的界面和更多的图表类型。
- sklearn.tree是scikit-learn库中的一个模块，用于实现决策树算法。

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns

这是一段Python代码，它导入了四个库：pandas、numpy、matplotlib.pyplot和seaborn。这些库都是用于数据分析和可视化的常用库。其中，pandas用于数据处理和分析，numpy用于科学计算，matplotlib.pyplot用于绘制图表，seaborn用于数据可视化。如果你想使用这些库，需要先安装它们。你可以使用pip命令来安装它们，例如：

pip install pandas numpy matplotlib seaborn

安装完成后，你就可以在Python代码中使用它们了。