Tarihlerden ve Metinlerden Özellik Oluşturma
Ham alanlardan anlamlı sinyaller çıkarma
Tarihlerden ve Metinlerden Özellik Oluşturma, CoddyKit'te ücretsiz bir Data Science Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 4. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Data Science Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Data Science Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Ham Alanlar Sinyali Gizler
Bir zaman damgası veya serbest metinli bir not, modelin doğrudan okuyamayacağı zengin ipuçları barındırır. Özellik mühendisliği bu sinyali kullanılabilir sütunlara dönüştürür. 🔍
Önce Tarihi Ayrıştırın
Bir tarihi incelemeden önce dizeyi to_datetime ile dönüştürün. Çıkarmak istediğiniz kullanışlı bölümleri yalnızca gerçek bir tarih-saat değeri sağlar.
df['ts'] = pd.to_datetime(df['ts'])dt Erişimcisi
dt erişimcisi, tarih-saat sütunlarındaki tarih bölümlerinin kullanımını sağlar. Yıl, ay, gün ve daha fazlasını tek satırda almak için onu kullanın.
df['year'] = df['ts'].dt.year
df['month'] = df['ts'].dt.monthHaftanın Günü
Haftalık düzeni yakalamak için dayofweek değerini alın; pazartesi 0, pazar ise 6'dır. Davranış, haftanın gününe göre çoğu zaman büyük ölçüde değişir.
df['weekday'] = df['ts'].dt.dayofweekHafta Sonu Göstergesi
Hafta gününü basit bir doğru-yanlış değerine dönüştürün: Bu bir hafta sonu mu? Bu tür evet-hayır göstergelerinden modellerin öğrenmesi kolaydır.
df['is_weekend'] = df['ts'].dt.dayofweek >= 5Döngüsel Zaman
23. saat, 0. saatin hemen yanındadır; ancak sayılar birbirinden çok uzak görünür. Sinüs ve kosinüsle yapılan döngüsel kodlama bu geçiş sorununu düzeltir.
Metin: Uzunluk ve Sayımlar
Metinle basit başlayın. Bir değerlendirmenin karakter uzunluğu veya kelime sayısı, çoğu zaman şaşırtıcı derecede güçlü bir özelliktir.
df['len'] = df['review'].str.len()
df['words'] = df['review'].str.split().str.len()Anahtar Kelime İçeriyor
Metnin önemli bir terim içerip içermediğini str.contains kullanarak işaretleyin. İade gibi kelimeler için oluşturulan bir sütun, açık bir amacı yakalayabilir.
df['has_refund'] = df['review'].str.contains('refund')Kelime Torbası
Kelimelerin kendisini kullanmak için onları sayın. kelime torbası, metni her terim için bir sütuna dönüştürür; bu sütunlarda terimin kaç kez geçtiği tutulur.
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
X = CountVectorizer().fit_transform(df['review'])TF-IDF Kelimeleri Ağırlıklandırır
Basit sayımlar yaygın kelimelere gereğinden fazla ağırlık verir. TF-IDF, bir satırda sık kullanılan ancak genel olarak nadir olan terimleri öne çıkarır; böylece ayırt edici kelimeler belirginleşir.
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
X = TfidfVectorizer().fit_transform(df['review'])Sızıntılı Özelliklerden Kaçının
Tahmin anında kullanılamayan bilgilerden asla özellik oluşturmayın. sızıntılı bir sütun test sırasındaki puanları şişirir, ardından gerçek dünyada başarısız olur.
Hızlı Kontrol
Bir tarih-saat sütununuz var ve haftanın gününün numarasını istiyorsunuz. Ne kullanırsınız?
Özet: Tarih ve Metin Özellikleri
Ham alanları sinyale dönüştürdünüz: tarihleri ayrıştırıp bölümler ve göstergeler için dt kullandınız; metni de uzunluklara, anahtar kelime göstergelerine veya kelime sayılarına dönüştürdünüz. 🎉
Yapay zeka eğitmeniyle Python öğren — ücretsiz
Tarayıcında gerçek kod yaz ve çalıştır, 7/24 yapay zeka eğitmeninden anında yardım al; web'de ya da uygulamada kaldığın yerden devam et.
- Kurslar
- 30
- Dersler
- 120
Sıkça Sorulan Sorular
“Tarihlerden ve Metinlerden Özellik Oluşturma” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Tarihlerden ve Metinlerden Özellik Oluşturma” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Data Science Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Data Science Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“Tarihlerden ve Metinlerden Özellik Oluşturma” dersinde ne öğreneceğim?
Ham alanlardan anlamlı sinyaller çıkarma Data Science Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
Data Science Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Data Science Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 4. dersidir.
“Tarihlerden ve Metinlerden Özellik Oluşturma” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu Data Science Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her Data Science Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- Sayıları Kategorilere Ayırma
- Kategorik Sütunları Kodlama
- Sayıları Ölçekleme ve Normalleştirme
- Tarihlerden ve Metinlerden Özellik Oluşturma