新功能的 dtypes 是什么？答案

【问题标题】：What are the dtypes of new features?新功能的 dtypes 是什么？
【发布时间】：2018-06-27 05:02:42
【问题描述】：

为什么使用转换原语（如 WEEKDAY、DayOfMonth、YEAR、MonthOfYear 类型的特征创建为整数（即连续特征））创建的新特征？它们不应该是分类特征吗？我的意思是，在创建这些功能时，这些列的 dtype 不应该是“object”而不是“int”吗？

【问题讨论】：

标签： featuretools

【解决方案1】：

分类或有序特征最好存储为整数值。这是因为将数据表示为整数比表示为字符串更有效。例如，[1, 4, 3, 1] 比 ["January", "April", "March", "January"] 需要的内存要少得多。您可以使用ft.dfs返回的特征定义列表来确定特征的数据类型

import featuretools as ft
es = ft.demo.load_mock_customer(return_entityset=True)
feature_matrix, feature_defs = ft.dfs(entityset=es,
                                      target_entity="customers",
                                      agg_primitives=[],
                                      trans_primitives=["month"])

feature_defs 是功能定义列表

[<Feature: zip_code>, <Feature: MONTH(join_date)>]

我们可以这样获取变量类型

feature_defs[1].variable_type

featuretools.variable_types.variable.Ordinal

如需将离散特征编码为机器学习的数值特征，请查看documentation for ft.encode_features。

【讨论】：