原文:数据预处理之离散化

按照我们对于变量的分类:分为数值变量和分类变量,数值变量可以分为连续型和离散型,分类变量又有有序的和无序的。下面我将介绍一些对于这些变量进行离散化处理。 无序分类变量的离散化方法: 比如在泰坦尼克号当中,有一个变量叫做乘客登陆的港口,取值为 C, Q, S 代表三个地方。这是一个典型的无序分类变量,我们在进行数据预处理的时候应该如何进行。 一种很容易想到的方法就是把每个值映射为一个数字,比如C , ...

2018-03-15 21:19 1 16167 推荐指数:

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数据预处理--离散变量处理

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数据预处理与特征工程:哑变量(离散数据)

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数据预处理离散特征编码方法

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Sun Jan 23 21:18:00 CST 2022 0 1325
4-Pandas数据预处理离散、面元划分(等距pd.cut()、等频pd.pcut()))

  有时在处理连续型数据时,为了方便分析,需要将其进行离散或者是拆分成“面元(bin)”,即将数据放置于一个小区间中。   在Pandas中,cut()--->数据离散         qcut()-->面元划分 一、cut():等距离散,设置的bins的每个区间的间隔相等 ...

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Spark:特征处理数据离散

二元转换Binarizer Binarizer是将连续型变量根据某个阈值,转换成二元的分类变量。 小于该阈值的转换为0,大于该阈值的转换为1。 要求输入列必须是double,int都 ...

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