日期字段是非常有趣的数据，因为您可以对它们进行“特征工程师”的限制是您的想象力。但是，在您尝试之前很难先验地知道其中一个是否会改进您的模型。

这里有一些想法：

1. 年
2. 月 (1-12)
3. 日期 (1-31)
4. 星期几 (1-7)
5. 一年中的第几周 (1-52)
6. 一年中的第一个季度 (1-4)
7. 是周末还是工作日 (0,1)
8. 季节（冬、春、夏、秋）

如果您在日期字段上也有时间，那么您可以尝试以下方法：

1. 一天中的小时 (1-24)
2. 基于饮食习惯的一天中的一部分（早餐、午餐、晚餐等）

如果您有航班的目的地，那么您可以使用外部资源并获取假期或特定的“大事件”

1. 是假期期间的航班 (0,1)
2. 离最近的假期有多少天（飞行前后）
3. 目的地的任何大型赛事，如奥运会、超级碗、足球决赛等

您可以假设客户购买门票的周数为正态分布，使用均值和标准差作为每个客户单独分布的参数，计算每个客户的分位数（例如 2.5%、25%、75% 和 97.5%）并将它们用作附加功能。

要添加到@Tasos，如果您有乘坐多个航班的乘客，您还可以计算航班/预订之间的延迟、总共乘坐的航班数量、一段时间内乘坐的航班数量等。然后您可以还将均值、中位数和标准差叠加到这些特征上。

特征工程日期变量时的一个重要考虑因素是编码之间的“距离”。例如，您可以编码Sunday == 7和Monday == 1. 根据大多数指标，这两种编码之间的“距离”会非常大，即使我们实际上知道它们之间没有太大差异。（类似的例子包括December == 12and January == 1; last week of year 1 == 52and first week of year 2 == 1）。

一个巧妙的解决方案是使用 和 之类的循环变换，sin并cos根据周期性进行适当调整。