KNN的数据转换

Question

我有数据集的日期功能，如01/01/2019，我想使用KNN。但是，对于对最后一个功能有意义的距离结果的日期，我找不到一个很好的转换。

例如：

f1 _( 01/01/2019 _

f2 _(_(_

有人有什么建议吗？

Answer 1

一种选择是找出该日期与另一个日期之间的天数差异。您可以使用当前日期、时代时间或固定日期。在k-最近邻算法(k-NN)中，天数可以作为一个特征。

类似于：

from datetime import date, datetime

date_string = "01/01/2019"
delta = date.today() - datetime.strptime(date_string, '%m/%d/%Y').date()
delta_in_days = delta.days

Answer 2

在适当的粒度(/ies)中查找时间差：

daysDiffFeature = diffInDays(dateCol)
hoursDiffFeature = diffInHours(dateCol)

然后，您可以使用算法中所要求的基于距离的度量/计算。

Answer 3

您可以考虑每个可用日期与当前日期之间的天数差异。人数越多，日期就越长。