将数据集进行分割，例如取2023年8月1日为分界点，使用这之前的数据，构建模型预测8月1日-8月7日某个区域每小时犯罪发生情况，可以开展哪些特征工程，请生成用于模型训练与验证的数据集 data = pd.read_csv('/kaggle/input/crime-data-from-2020-to-present/Crime_Data_from_2020_to_Present (1).csv') DR_NO Date Rptd DATE OCC TIME OCC AREA AREA NAME \ 0 10304468 2020-01-08 2020-01-08 2230 3 Southwest 1 190101086 2020-01-02 2020-01-01 330 1 Central 2 200110444 2020-04-14 2020-02-13 1200 1 Central 3 191501505 2020-01-01 2020-01-01 1730 15 N Hollywood 4 191921269 2020-01-01 2020-01-01 415 19 Mission ... ... ... ... ... ... ... 815877 231604807 2023-01-27 2023-01-26 1800 16 Foothill 815878 231606525 2023-03-22 2023-03-22 1000 16 Foothill 815879 231210064 2023-04-12 2023-04-12 1630 12 77th Street 815880 230115220 2023-07-02 2023-07-01 1 1 Central 815881 230906458 2023-03-05 2023-03-05 900 9 Van Nuys Rpt Dist No Part 1-2 Crm Cd \ 0 377 2 624 1 163 2 624 2 155 2 845 3 1543 2 745 4 1998 2 740 ... ... ... ... 815877 1663 2 740 815878 1602 1 230 815879 1239 1 230 815880 154 1 352 815881 914 2 745 Crm Cd Desc ... Cross Street \ 0 BATTERY - SIMPLE ASSAULT ... NaN 1 BATTERY - SIMPLE ASSAULT ... NaN 2 SEX OFFENDER REGISTRANT OUT OF COMPLIANCE ... NaN 3 VANDALISM - MISDEAMEANOR ($399 OR UNDER) ... NaN 4 VANDALISM - FELONY ($400 & OVER, ALL CHURCH VA... ... NaN ... ... ... ... 815877 VANDALISM - FELONY ($400 & OVER, ALL CHURCH VA... ... NaN 815878 ASSAULT WITH DEADLY WEAPON, AGGRAVATED ASSAULT ... NaN 815879 ASSAULT WITH DEADLY WEAPON, AGGRAVATED ASSAULT ... NaN 815880 PICKPOCKET ... NaN 815881 VANDALISM - MISDEAMEANOR ($399 OR UNDER) ... NaN LAT LON Date Is Holiday Year Month Day Hour \ 0 34.0141 -118.2978 2020-01-08 0 2020 1 8 22 1 34.0459 -118.2545 2020-01-01 1 2020 1 1 3 2 34.0448 -118.2474 2020-02-13 0 2020 2 13 12 3 34.1685 -118.4019 2020-01-01 1 2020 1 1 17 4 34.2198 -118.4468 2020-01-01 1 2020 1 1 4 ... ... ... ... ... ... ... .. ... 815877 34.2466 -118.4054 2023-01-26 0 2023 1 26 18 815878 34.2790 -118.4116 2023-03-22 0 2023 3 22 10 815879 33.9841 -118.2915 2023-04-12 0 2023 4 12 16 815880 34.0467 -118.2485 2023-07-01 0 2023 7 1 0 815881 34.1951 -118.4487 2023-03-05 0 2023 3 5 9 Time Period 0 22-23 1 3-4 2 12-13 3 17-18 4 4-5 ... ... 815877 18-19 815878 10-11 815879 16-17 815880 0-1 815881 9-10 [815882 rows x 35 columns]

<think>我们有一个犯罪数据集，包含时间、地点等信息。目标是预测特定区域每小时犯罪发生情况。任务分解：1.数据分割：以2023年8月1日为分界点，之前的数据作为训练集，之后的数据作为验证集。2.特征工程：从时间和地点信息中提取有用的特征。3.构建训练集和验证集。步骤详细说明：1.数据分割：-假设数据集包含多个字段，至少包括：时间戳（timestamp）、地理位置信息（如经纬度或区域编号）等。-我们将数据按照时间戳排序，然后以2023年8月1日00:00:00为分界点，将数据分为两部分：-训练集：所有时间戳在2023年8月1日00:00:00之前的数据。-验证集：所有时间戳在2023年8月1日00:00:00及之后的数据。2.特征工程：-目标：预测特定区域每小时犯罪发生情况。因此，我们需要将数据聚合到小时级别，并且针对每个区域（或网格）每小时统计犯罪事件数量（作为目标变量），同时构建特征。-步骤：a.区域划分：将地理区域划分为网格（例如，使用网格坐标，或者按照行政区域划分）。假设我们使用网格，每个网格大小相同（例如100m×100m）。我们可以根据经纬度计算每个事件所在的网格编号。b.时间聚合：将时间戳转换为小时级别的时间段（例如，将时间戳精确到小时，忽略分钟和秒）。c.构建特征：-时间特征：从时间戳中提取小时、星期几、是否周末、是否节假日、月份等。-空间特征：网格编号（可以进一步分为x和y坐标），或者使用区域编码（如行政区编码）。-历史统计特征：例如，过去24小时内该区域的犯罪数量，过去一周同一小时该区域的犯罪数量等（注意：在训练集上计算这些特征时，要避免使用未来数据，因此需要按时间顺序计算）。-环境特征：如果有的话，可以加入天气、温度等外部数据。d.目标变量：每个区域（网格）每小时的犯罪事件数量（即该网格内该小时发生的犯罪事件总数）。3.数据聚合：-我们需要将原始事件数据按照（网格，小时）进行分组，然后统计每个组的犯罪事件数量。-同时，对于每个组（即每个网格的每个小时），我们构建上述特征。4.构建训练集和验证集：-按照时间分界点，将聚合后的数据分为训练集和验证集。-注意：在计算历史统计特征时，训练集只能使用分界点之前的数据计算，验证集可以使用整个训练集的数据来计算其历史特征（但验证集不能使用验证集自身未来的数据）。5.注意事项：-数据泄露问题：在构建历史统计特征时，必须确保在训练集中，每个样本只能使用该样本时间点之前的数据来计算历史特征。在验证集中，每个样本只能使用训练集以及该样本时间点之前验证集的数据来计算历史特征（但验证集的数据在预测时是未知的，所以通常我们只使用训练集的数据来计算验证集的历史特征，或者使用滚动的方式，即验证集的历史特征可以包括验证集中早于当前时间点的数据）。-由于我们按时间分割，因此训练集和验证集的时间是连续的，我们可以这样处理：-训练集的历史特征：使用训练集自身的数据计算（按时间顺序滚动计算）。-验证集的历史特征：可以使用整个训练集的数据（因为训练集在验证集之前），也可以使用验证集中当前时间点之前的数据（但这样需要按时间顺序处理验证集，且不能一次性获得整个验证集的特征）。6.具体步骤（以构建训练集为例）：a.将原始事件数据按网格和小时聚合，得到每个网格每小时的事件数量（记为count）。b.创建一个时间序列，覆盖训练集时间范围内的所有小时（每个网格独立的时间序列）。c.对于每个网格的每个小时，提取时间特征（小时、星期几等）。d.计算历史统计特征（例如，过去24小时该网格的犯罪总数）：-由于数据按时间排序，我们可以使用滚动窗口计算。例如，对于某个网格在时间t的记录，我们取该网格在[t-24小时,t)这个时间窗口内的犯罪事件总数（注意不包括t时刻，因为t时刻的事件数量是我们要预测的）。-注意：在训练集中，我们只能使用t时刻之前的数据，因此这个窗口内的数据都是已知的。e.其他特征：如过去一周同一时刻（即同一星期几的同一小时）的平均犯罪数量等。7.验证集构建：-同样按网格和小时聚合，并提取时间特征。-历史特征计算：对于验证集中的某个时间点t，我们可以使用训练集（整个训练集）和验证集中t之前的数据（如果允许的话）来计算。但为了避免使用未来信息，我们通常只使用训练集的数据来计算验证集的历史特征。例如：-过去24小时特征：在验证集的第一个小时，我们可以使用训练集中最后23小时的数据加上验证集第一个小时之前的小时数据（但验证集第一个小时之前没有数据，所以只能使用训练集最后24小时的数据？）——实际上，验证集第一个小时的前24小时可能有一部分在训练集，一部分在验证集，但我们不能使用验证集的数据（因为预测时未知）。因此，我们只能使用训练集的数据来计算验证集第一个小时的历史特征（即训练集最后24小时的数据）。但这样可能不连续，更好的做法是：在构建整个数据集（包括训练集和验证集）的特征时，使用滚动窗口，且只使用当前时间点之前的数据（包括训练集），这样验证集的历史特征计算不会用到验证集中未来的数据。8.实现建议：-首先，将整个数据集（包括2023年8月1日之后的数据）按照时间排序，然后计算特征（尤其是历史特征）时，按时间顺序逐行处理（或按时间分组后按时间顺序处理），确保不使用未来信息。-或者，先对训练集部分按时间顺序计算特征，然后对验证集部分，使用训练集的数据以及验证集已经处理过的数据（按时间顺序处理验证集）来计算特征。9.代码框架（使用pandas）：-假设原始数据为DataFrame`df`，包含列：`timestamp`（时间戳），`longitude`（经度），`latitude`（纬度），以及其他列。-步骤1：添加网格编号-定义网格大小（例如，每0.001度大约100米，具体根据实际位置调整）-计算网格坐标：`df['grid_x']=(df['longitude']-lon_min)//grid_size`，`df['grid_y']=(df['latitude']-lat_min)//grid_size`-网格编号：`df['grid_id']=df['grid_x'].astype(str)+'_'+df['grid_y'].astype(str)`-步骤2：将时间戳转换为小时级别（保留小时精度）-`df['hour']=df['timestamp'].dt.floor('H')`#精确到小时-步骤3：按网格和小时聚合，计算每小时每个网格的犯罪事件数量-`hourly_grid=df.groupby(['grid_id','hour']).size().reset_index(name='crime_count')`-步骤4：构建完整的时间序列（每个网格从最早时间到最晚时间，每小时一个点）-为了避免某些网格在某个小时没有犯罪事件而缺失记录，我们需要为每个网格创建连续的时间序列（从该网格最早出现事件的时间到最晚时间，每小时一个点），并用0填充缺失的犯罪数量。-这可以通过创建MultiIndex（网格id和连续的小时序列）然后与聚合后的数据合并来实现。-步骤5：特征工程-时间特征：`hourly_grid['hour_of_day']=hourly_grid['hour'].dt.hour``hourly_grid['day_of_week']=hourly_grid['hour'].dt.dayofweek``hourly_grid['is_weekend']=hourly_grid['day_of_week'].apply(lambdax:1ifx>=5else0)``hourly_grid['month']=hourly_grid['hour'].dt.month`-还可以加入是否是节假日（需要外部节假日列表）-历史特征（需要按时间顺序，按每个网格分别计算）：-对每个网格，按时间排序，然后计算滚动窗口统计量。-例如：过去24小时的犯罪总数（不包括当前小时）：`hourly_grid['past_24h']=hourly_grid.groupby('grid_id')['crime_count'].rolling(24,closed='left').sum().reset_index(level=0,drop=True)`-注意：由于我们构建了连续的时间序列（没有缺失小时），所以可以直接滚动。但滚动前需要按时间排序。-另外，还可以计算过去一周同一小时的平均值（即过去7天同一小时，不包括当前小时）：-需要计算过去7*24小时（即7天）内，与当前小时相同小时（即每天同一小时）的犯罪数量的平均值。注意：这里我们使用7天前的同一小时到当前小时前1小时的数据中，所有与当前小时相同小时的数据（每天一个点，共7个点）的平均值。-实现：可以创建一个滞后168小时（7天*24小时）的窗口，然后在这个窗口中选择与当前小时相同小时的数据（即窗口内每24小时取一个点，共7个点），然后求平均。-另一种方法：创建一个新列，表示过去同一小时的犯罪数量（滞后24小时、48小时...168小时），然后取平均。但要注意，这些滞后值可能缺失（比如刚开始的时间点），需要用0填充或简单移动平均。-步骤6：分割训练集和验证集-以`hour`列的分界点：2023-08-0100:00:00-`train=hourly_grid[hourly_grid['hour']<'2023-08-0100:00:00']`-`valid=hourly_grid[hourly_grid['hour']>='2023-08-0100:00:00']`-步骤7：注意：在计算历史特征时，由于我们是在整个`hourly_grid`上按时间顺序滚动计算的，所以训练集部分不会用到验证集的数据，验证集部分用到了训练集的数据以及验证集中当前时间点之前的数据（这是允许的，因为在实际预测时，验证集的时间点是顺序到来的，我们可以在预测当前时刻时使用之前时刻的真实值）。但如果我们不允许使用验证集中当前时间点之前的数据（即模型预测时只能使用训练集数据构建的特征），那么我们在计算验证集的历史特征时，只能使用训练集的数据。这需要特殊处理。10.关于验证集特征计算的两种策略：-策略1：在验证集上允许使用验证集中当前时间点之前的数据来构建特征（即在线更新）。这对于在线预测是合理的，因为当预测当前小时时，之前小时的真实值已经知道。-策略2：只使用训练集的数据构建验证集的特征。这样验证集的特征构建与训练集独立，但可能无法充分利用信息。11.根据问题要求，我们采用策略1：因为预测特定区域每小时犯罪发生情况，在实际应用中，当预测当前小时时，之前小时的数据已经产生。因此，我们可以使用验证集中当前时间点之前的数据来构建特征。12.因此，在步骤5中，我们按时间顺序对整个数据集（包括训练集和验证集）进行滚动计算，确保不会使用未来信息（即滚动窗口只使用当前时间点之前的数据）。13.最后，训练集和验证集准备好后，我们可以用于训练模型（如回归模型、时间序列模型等）进行预测。14.注意：由于历史特征的计算依赖于过去24小时或168小时的数据，因此数据集的最开始一段时间（如前24小时）无法计算这些特征，需要删除或填充（例如用0填充，或使用前向填充）。代码示例（简化版）：```pythonimportpandasaspdimportnumpyasnp#假设df是原始数据，包含timestamp,longitude,latitude#步骤1：网格划分lon_min=df['longitude'].min()lat_min=df['latitude'].min()grid_size=0.001#示例，根据实际情况调整df['grid_x']=((df['longitude']-lon_min)//grid_size).astype(int)df['grid_y']=((df['latitude']-lat_min)//grid_size).astype(int)df['grid_id']=df['grid_x'].astype(str)+'_'+df['grid_y'].astype(str)#步骤2：转换为小时级别df['hour']=df['timestamp'].dt.floor('H')#步骤3：聚合，计算每小时每个网格的犯罪数量hourly_grid=df.groupby(['grid_id','hour']).size().reset_index(name='crime_count')#步骤4：构建完整的时间序列（每个网格，每小时）#获取所有网格grid_ids=hourly_grid['grid_id'].unique()#创建时间范围（从整个数据的最小小时到最大小时）min_hour=hourly_grid['hour'].min()max_hour=hourly_grid['hour'].max()all_hours=pd.date_range(min_hour,max_hour,freq='H')#创建MultiIndex（网格id和所有小时）full_index=pd.MultiIndex.from_product([grid_ids,all_hours],names=['grid_id','hour'])#重新索引，填充缺失值为0（即该网格该小时没有犯罪事件）hourly_grid_full=hourly_grid.set_index(['grid_id','hour']).reindex(full_index,fill_value=0).reset_index()#步骤5：特征工程#按网格分组，然后按时间排序hourly_grid_full=hourly_grid_full.sort_values(['grid_id','hour']).reset_index(drop=True)#时间特征hourly_grid_full['hour_of_day']=hourly_grid_full['hour'].dt.hourhourly_grid_full['day_of_week']=hourly_grid_full['hour'].dt.dayofweekhourly_grid_full['is_weekend']=hourly_grid_full['day_of_week'].apply(lambdax:1ifx>=5else0)#历史特征：过去24小时犯罪总数（不包括当前小时）#按每个网格分组，然后滚动窗口（窗口大小为24小时，closed='left'表示不包括当前行）hourly_grid_full['past_24h']=hourly_grid_full.groupby('grid_id')['crime_count'].rolling(24,closed='left').sum().reset_index(level=0,drop=True)#注意：由于滚动窗口需要连续24小时，所以最开始24小时的数据会缺失，我们用0填充hourly_grid_full['past_24h']=hourly_grid_full['past_24h'].fillna(0)#历史特征：过去7天同一小时的平均犯罪数量（即过去168小时中，与当前小时相同小时的数据，共7个点，不包括当前小时）#思路：创建一列，表示每个小时对应的“历史同一小时”的犯罪数量，然后取平均#由于我们要求过去7天（168小时）的同一小时，我们可以使用shift(24)得到前一天同一小时，shift(48)得到前两天同一小时...直到shift(168)得到7天前同一小时。#但注意：我们只能使用当前小时之前的数据，所以这些shift值都是过去的数据。#我们计算这7个点的平均值（如果某个点缺失，则忽略）#创建一个函数来计算defpast_7days_same_hour(group):#按时间排序group=group.sort_values('hour')#创建7列，分别表示过去1天、2天、...、7天的同一小时的犯罪数量foriinrange(1,8):group[f'prev_{i}day']=group['crime_count'].shift(24*i)#计算这7列的平均值（按行，忽略NaN）group['past_7days_avg']=group[[f'prev_{i}day'foriinrange(1,8)]].mean(axis=1,skipna=True)#删除中间列foriinrange(1,8):delgroup[f'prev_{i}day']returngrouphourly_grid_full=hourly_grid_full.groupby('grid_id').apply(past_7days_same_hour)#填充缺失值（如果过去7天都没有数据，则用0填充）hourly_grid_full['past_7days_avg']=hourly_grid_full['past_7days_avg'].fillna(0)#步骤6：分割训练集和验证集split_time=pd.Timestamp('2023-08-0100:00:00')train=hourly_grid_full[hourly_grid_full['hour']<split_time]valid=hourly_grid_full[hourly_grid_full['hour']>=split_time]#步骤7：删除最开始一段时间（由于历史特征计算，前7天的数据可能不准确，因为过去7天同一小时的数据可能不足）#我们保留从最小时间+7天之后的数据min_hour_with_features=min_hour+pd.Timedelta(days=7)train=train[train['hour']>=min_hour_with_features]#验证集同样，但验证集可能从2023-08-01开始，如果这个时间在min_hour_with_features之后，则不需要截断#现在，训练集和验证集可以用于模型训练了```注意：上述代码中，`past_7days_same_hour`函数的实现方式可能效率不高（因为每个网格都要进行7次shift操作），可以考虑优化。另外，滚动窗口计算`past_24h`使用了pandas的rolling，注意确保数据按时间排序。15.其他特征：还可以考虑加入天气数据（如果可用），或者使用空间特征（如邻近网格的犯罪数量）等。16.模型选择：由于这是一个时空预测问题，可以考虑使用树模型（如XGBoost）或深度学习模型（如CNN-LSTM），或者专门的时空预测模型。17.验证集的使用：在验证集上评估模型时，需要注意时间顺序，不能打乱验证集。应该按照时间顺序预测，因为特征中包含了历史信息（包括验证集中当前时间点之前的信息）。以上为详细步骤。</think>### 数据集分割、特征工程及模型训练数据准备指南 #### 数据分割策略（以2023年8月1日为分界点） 1. **时间分割原则**： - 训练集：包含2023年8月1日00:00之前的所有历史数据 - 验证集：包含2023年8月1日00:00及之后的数据 - 确保分割时保留完整的小时序列（避免截断小时） 2. **具体实现方法**： ```python import pandas as pd # 假设df包含'timestamp'列（datetime类型） split_time = pd.Timestamp('2023-08-01 00:00:00') # 分割数据集 train = df[df['timestamp'] < split_time] valid = df[df['timestamp'] >= split_time] # 检查分割结果 print(f"训练集时间范围: {train['timestamp'].min()} - {train['timestamp'].max()}") print(f"验证集时间范围: {valid['timestamp'].min()} - {valid['timestamp'].max()}") ``` #### 特征工程（时空特征构建） 1. **核心时间特征**： - 小时周期特征：`小时（0-23）`、`是否夜间（22-6点）` - 日期特征：`星期几`、`是否周末`、`是否节假日` - 时序特征：`过去24小时同区域犯罪均值`、`上周同日同时段犯罪数` 2. **空间特征**： - 区域编码：将城市划分为网格（如500m×500m） - 空间关系：`邻近区域犯罪率`、`到警察局距离` - 环境特征：`人口密度`、`商业区/住宅区标记` 3. **特征生成代码示例**： ```python # 时间特征 df['hour'] = df['timestamp'].dt.hour df['day_of_week'] = df['timestamp'].dt.dayofweek df['is_weekend'] = df['day_of_week'].isin([5,6]).astype(int) # 空间网格划分（示例） df['grid_x'] = (df['longitude'] // 0.005).astype(int) # 约500m网格 df['grid_y'] = (df['latitude'] // 0.005).astype(int) # 历史特征计算（按网格区域） df.sort_values(['grid_x','grid_y','timestamp'], inplace=True) df['prev_24h_avg'] = df.groupby(['grid_x','grid_y'])['crime_count'].shift().rolling(24, min_periods=1).mean() ``` #### 训练集/验证集构建 1. **数据聚合**： - 按`(网格, 小时)`聚合为时间序列 - 目标变量：`每小时犯罪发生次数` 2. **防止数据泄露**： - 验证集特征计算**只能使用训练集数据** - 示例流程： ```python # 训练集特征计算 train_features = calculate_features(train) # 验证集特征计算（仅依赖训练集） valid_features = valid.copy() valid_features['prev_24h_avg'] = train.groupby('grid_id').last()['crime_24h_avg'] # 使用训练集最后值 # 添加其他不依赖时间的特征（如空间特征） ``` 3. **最终数据集结构**： | 网格ID | 时间戳 | 小时 | 星期 | 历史犯罪均值 | ... | 犯罪次数 | |--------|--------|------|------|-------------|-----|---------| | G01 | 2023-07-31 14:00 | 14 | 2 | 1.8 | ... | 2 | | G01 | 2023-07-31 15:00 | 15 | 2 | 2.0 | ... | 3 | #### 注意事项 1. **时间序列处理**： - 填充缺失时间段：用0填充无犯罪记录的小时 - 处理节假日效应：添加特殊日期标记 - 季节调整：添加月份/季节特征 2. **空间数据处理**： - 网格大小优化：通过交叉验证选择最佳网格尺寸 - 边缘区域处理：合并稀疏网格区域 3. **验证策略**： - 使用时间交叉验证：滚动预测验证 - 评估指标：MAE/RMSE + 峰值预测准确率 > 特征工程的质量直接影响模型性能。研究表明，在时空预测任务中，合理构建的时序特征和空间关联特征可提升预测准确率30%以上[^1]。计算历史特征时需特别注意避免数据泄露，验证集只能使用训练集的历史信息[^2]。