当前位置：首页 > news >正文

LLM实践系列：利用LLM重构数据科学流程04 - 智能特征工程

news 2025/8/23 9:01:35

第4章：智能特征工程：LLM的创造力与自动化

如果说数据清洗是为食材去芜存菁，那么特征工程就是将其烹制成美味佳肴。这是数据科学中最具创造性，也最依赖经验的环节。它决定了模型的“上限”，但同时也是一个众所周知的“瓶颈”。

在本章中，我们将继续沿用上章的客户流失预测项目，展示如何利用LLM，将特征工程从一门依赖人工的“艺术”，转变为一个高效、可自动化的过程。

1. 特征构思：让LLM成为你的“业务顾问”

传统做法：

数据科学家需要深入理解业务，构思出如RFM（近期消费、消费频率、消费金额）这样的经典特征，并手动创建。这通常需要花费大量时间与业务团队沟通。

LLM驱动的做法：

我们可以将业务背景和数据字段直接告诉LLM，让它像一个经验丰富的业务顾问一样，提出富有洞察力的特征构想。

你的提问：

“我的目标是预测电商客户是否流失。基于我已有的数据字段：customer_id、age、city、join_date、last_purchase_date、total_spend，请帮我构思一些有价值的新特征，并解释为什么它们对预测客户流失有帮助。”

LLM的回答（示例）：

LLM会根据其对商业和客户行为的理解，提出多个维度的特征：

“为了预测客户流失，你可以从以下几个维度创建新特征：

活跃度（Recency）：days_since_last_purchase（距离上次购买天数）。这个特征至关重要，因为距离上次购买的时间越长，客户流失的可能性就越高。
消费行为：avg_spend_per_month（月均消费金额）。这个特征可以反映客户的消费能力和忠诚度，月均消费高的客户通常更不容易流失。
时间序列特征：customer_lifetime（客户生命周期），即注册至今的天数。这个特征能帮助模型理解老客户和新客户的不同行为模式。
地理与年龄特征：age_bin（年龄分段）和**city_encoded**（城市编码）。将年龄进行分段处理可以捕获不同年龄段的消费习惯差异，而城市编码则能帮助模型识别不同地区的消费偏好。”

LLM的回答不仅提供了特征名称，还详细解释了其背后的业务逻辑，这极大地加速了从业务理解到特征构思的转化过程。

2. 代码生成：将构思转化为现实

传统做法：

构思出新特征后，你需要手动编写复杂的Python代码来计算这些值，例如处理日期、分组聚合等，这不仅耗时，还容易出错。

LLM驱动的做法：

我们将跳过编码环节，直接让LLM生成代码。

你的提问：

“太棒了！请为我生成Python代码，来计算**days_since_last_purchase和customer_lifetime**这两个新特征。假设当前日期是2023年8月22日，我的DataFrame名为df。”

LLM的回答（示例，提供代码块）：

Python

import pandas as pd
from datetime import datetime# 假设你的数据已经加载到名为df的DataFrame中
# df = pd.read_csv('customer_data.csv')# 定义当前日期
current_date = datetime(2023, 8, 22)# 确保日期列是datetime类型（已在第3章中完成）
# df['join_date'] = pd.to_datetime(df['join_date'])
# df['last_purchase_date'] = pd.to_datetime(df['last_purchase_date'])# 计算“距离上次购买天数”
df['days_since_last_purchase'] = (current_date - df['last_purchase_date']).dt.days# 计算“客户生命周期”
df['customer_lifetime'] = (current_date - df['join_date']).dt.daysprint("新特征已成功创建！")

通过这种方式，LLM将繁琐的特征工程完全自动化。你不需要记住复杂的 pandas API，只需要用最自然的语言告诉LLM你的需求。