Criando Recursos de Interação
Recursos de interação são novas variáveis formadas pela combinação de dois ou mais atributos existentes, frequentemente por meio de operações matemáticas como multiplicação, divisão ou adição, para refletir como essas variáveis influenciam conjuntamente o alvo.
A criação de recursos de interação permite capturar relações complexas entre variáveis no conjunto de dados do Titanic, como Age, Fare, Pclass e Sex. A influência de uma variável sobre a sobrevivência pode depender do valor de outra variável. Por exemplo, o efeito da classe do passageiro na sobrevivência pode ser diferente para homens e mulheres, ou passageiros mais jovens podem se beneficiar mais de tarifas mais altas. Ao combinar atributos como Age * Fare ou Pclass * Sex_encoded, o modelo pode aprender esses padrões mais sutis, melhorando sua capacidade de prever quem sobreviveu com base em como as variáveis interagem.
1234567891011121314151617181920import pandas as pd # Sample Titanic-like dataset data = { "Age": [22, 38, 26, 35, 28], "Fare": [7.25, 71.28, 7.92, 53.10, 8.05], "Pclass": [3, 1, 3, 1, 3], "Sex": ["male", "female", "female", "female", "male"], "Survived": [0, 1, 1, 1, 0] } df = pd.DataFrame(data) # Encode 'Sex' as a numeric feature df["Sex_encoded"] = df["Sex"].map({"male": 0, "female": 1}) # Create interaction features df["Age_Fare_product"] = df["Age"] * df["Fare"] df["Pclass_Sex_interaction"] = df["Pclass"] * df["Sex_encoded"] print(df[["Age", "Fare", "Pclass", "Sex", "Age_Fare_product", "Pclass_Sex_interaction", "Survived"]])
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A criação de recursos de interação permite capturar relações complexas entre variáveis no conjunto de dados do Titanic, como Age, Fare, Pclass e Sex. A influência de uma variável sobre a sobrevivência pode depender do valor de outra variável. Por exemplo, o efeito da classe do passageiro na sobrevivência pode ser diferente para homens e mulheres, ou passageiros mais jovens podem se beneficiar mais de tarifas mais altas. Ao combinar atributos como Age * Fare ou Pclass * Sex_encoded, o modelo pode aprender esses padrões mais sutis, melhorando sua capacidade de prever quem sobreviveu com base em como as variáveis interagem.
1234567891011121314151617181920import pandas as pd # Sample Titanic-like dataset data = { "Age": [22, 38, 26, 35, 28], "Fare": [7.25, 71.28, 7.92, 53.10, 8.05], "Pclass": [3, 1, 3, 1, 3], "Sex": ["male", "female", "female", "female", "male"], "Survived": [0, 1, 1, 1, 0] } df = pd.DataFrame(data) # Encode 'Sex' as a numeric feature df["Sex_encoded"] = df["Sex"].map({"male": 0, "female": 1}) # Create interaction features df["Age_Fare_product"] = df["Age"] * df["Fare"] df["Pclass_Sex_interaction"] = df["Pclass"] * df["Sex_encoded"] print(df[["Age", "Fare", "Pclass", "Sex", "Age_Fare_product", "Pclass_Sex_interaction", "Survived"]])
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