Machine learning 如何在构建模型时使用日期变量？
Machine learning 如何在构建模型时使用日期变量？,machine-learning,Machine Learning,我正在处理一些银行数据集，我需要预测愿意接受贷款的客户（分类）。我可以删除那个日期栏吗？还是需要考虑一下？p> M不确定您指的是哪种类型的日期，例如，如果是客户的出生日期，则日期栏将有意义，因为接受贷款也取决于其出生日期所传达的人的年龄。因此，简单地问我是否应该删除日期列是没有意义的。在ML中，考虑列m的上下文总是很重要的，不确定你所指的是哪种类型的日期，例如日期列如果它的出生日期是有意义的，因为贷款将取决于人的年龄，这也取决于它的出生日期。因此，简单地问我是否应该删除日期列是没有意义的。在ML
我正在处理一些银行数据集，我需要预测愿意接受贷款的客户（分类）。我可以删除那个日期栏吗？还是需要考虑一下？p> M不确定您指的是哪种类型的日期，例如，如果是客户的出生日期，则日期栏将有意义，因为接受贷款也取决于其出生日期所传达的人的年龄。因此，简单地问我是否应该删除日期列是没有意义的。在ML中，考虑列m的上下文总是很重要的，不确定你所指的是哪种类型的日期，例如日期列如果它的出生日期是有意义的，因为贷款将取决于人的年龄，这也取决于它的出生日期。因此，简单地问我是否应该删除日期列是没有意义的。在ML中，考虑与列相关的上下文总是很重要的。如果是其他的（借入日期，加入日期）比出生日期，那么它将不利于预测你的模型。这一部分你也不能肯定地说，考虑你的模型可以从贷款日期和出生日期得出的以下特征/学习，结合使用这两个特征，该模型可以了解人们在什么年龄更喜欢贷款，而如果贷款日期不存在，该模型无法了解贷款日期，即不是客户DOB。这是客户账户的开户日期。日期如下表3/23/2005 10/11/2008 4/26/2012 7/4/2008 12/29/2001 6/7/2001