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python - 从 KNN 算法的数据帧列中提取一些特征

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 09:40:22 25 4
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我的问题是关于从数据框列中选择和提取一些特征。这会影响机器学习算法的有效性吗?例如,我正在对“芝加哥犯罪数据集”进行分析。它有一个“发生日期”列,并且具有以下形式的数据:“2018-11-23 05:10:00”。我想做的是,我想为“年”、“月”、“工作日”、“小时”添加一些额外的列。

这会影响 KNN 分类器算法的效率吗?

如果您想检查我正在讨论的数据集,这是数据集的链接。

"https://data.cityofchicago.org/Public-Safety/Crimes-2001-to-present/ijzp-q8t2 "

最佳答案

添加新功能总是有利于模型学习。始终建议为日期列添加单独的新日期功能。

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关于python - 从 KNN 算法的数据帧列中提取一些特征,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59123911/

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