用户购买意向预测用户与商品的特征工程代码
时间: 2024-01-26 22:02:04 浏览: 35
以下是一个简单的特征工程代码示例,用于预测用户购买意向:
```
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 特征工程
# 创建新的特征
data['total_spend'] = data['quantity'] * data['price']
data['recency'] = (pd.to_datetime('today') - pd.to_datetime(data['date'])).dt.days
# 聚合特征
user_data = data.groupby('user_id').agg({
'total_spend': 'sum',
'recency': 'max',
'product_id': 'count'
}).reset_index()
# 合并特征
data = pd.merge(data, user_data, on='user_id')
# 标准化特征
data['total_spend'] = (data['total_spend'] - data['total_spend'].mean()) / data['total_spend'].std()
data['recency'] = (data['recency'] - data['recency'].mean()) / data['recency'].std()
data['product_id'] = (data['product_id'] - data['product_id'].mean()) / data['product_id'].std()
# 创建标签
data['label'] = np.where(data['total_spend'] > 0, 1, 0)
# 保存数据
data.to_csv('processed_data.csv', index=False)
```
该代码的主要步骤如下:
1. 读取数据
2. 创建新的特征,例如 `total_spend` 和 `recency`
3. 聚合特征,例如对每个用户计算 `total_spend`、`recency` 和 `product_id` 的总和、最大值和计数
4. 合并特征,将聚合特征添加到原始数据中
5. 标准化特征,将所有特征标准化为均值为0,标准差为1的分布
6. 创建标签,根据 `total_spend` 判断用户是否有购买意向
7. 保存处理后的数据
请注意,上述代码只是一个简单的示例,实际的特征工程过程可能涉及更复杂的特征处理、特征选择和特征缩放方法。
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