请写出一段特征工程代码，包含13个特征，输出有用特征名字

以下是一个简单的特征工程代码示例，包含13个特征：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 特征1：年龄（数值型）
data['age'] = 2021 - data['birth_year']

# 特征2：性别（分类型）
data['gender'] = data['gender'].map({'male': 0, 'female': 1})

# 特征3：身高（数值型）
data['height'] = data['height_cm']

# 特征4：体重（数值型）
data['weight'] = data['weight_kg']

# 特征5：BMI（数值型）
data['bmi'] = data['weight'] / (data['height'] / 100) ** 2

# 特征6：收缩压（数值型）
data['sbp'] = data['systolic_bp_mmhg']

# 特征7：舒张压（数值型）
data['dbp'] = data['diastolic_bp_mmhg']

# 特征8：血糖（数值型）
data['glucose'] = data['fasting_glucose_mg_dl']

# 特征9：是否吸烟（分类型）
data['smoking'] = data['smoking'].map({'never': 0, 'former': 1, 'current': 2})

# 特征10：是否饮酒（分类型）
data['alcohol'] = data['alcohol'].map({'never': 0, 'former': 1, 'current': 2})

# 特征11：是否运动（分类型）
data['exercise'] = data['exercise'].map({'none': 0, '1-2 times per week': 1, '3-4 times per week': 2, '5 or more times per week': 3})

# 特征12：睡眠时间（数值型）
data['sleep'] = data['sleep_hours']

# 特征13：是否有心血管疾病（分类型）
data['cardio'] = data['cardio'].astype(int)

# 输出有用特征名字
useful_features = ['age', 'gender', 'height', 'weight', 'bmi', 'sbp', 'dbp', 'glucose', 'smoking', 'alcohol', 'exercise', 'sleep', 'cardio']
print('有用特征：', useful_features)

说明：以上特征均为模拟数据，仅供参考。在实际特征工程中，需要根据数据集的具体情况进行选择和处理。