在实际分析中,经常遇到连续值需要离散化,或者离散值需要哑元化的问题,下面将分别举例说明。 连续指标离散化 可以根据自己的需求划分不同的区间,然后使用pandas中cut qcut 函数来完成连续变量离散化操作。 离散指标哑元化 分类变量哑元化是指将分类变量转换成 哑变量矩阵 dummy matrix ,如果DataFrame中的某一列中含有k个不同的值,则可以派生出一个k列矩阵,pandas中的 ...
2019-05-26 23:05 0 1886 推荐指数:
一、离散化原因 数据离散化是指将连续的数据进行分段,使其变为一段段离散化的区间。分段的原则有基于等距离、等频率或优化的方法。数据离散化的原因主要有以下几点: 算法需要 比如决策树、朴素贝叶斯等算法,都是基于离散型的数据展开的。如果要使用该类算法,必须将离散型的数据进行。有效的离散化 ...
连续属性离散化的目的是为了简化数据结构,数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数。离散化方法经常作为数据挖掘的工具。 连续属性的离散化就是将连续属性的值域上,将值域划分为若干个离散的区间,最后用不同的符号或整数 值代表落在每个子区间中的属性值。 离散化有很多种方法,这使用一种 ...
qcut与cut的主要区别: qcut:传入参数,要将数据分成多少组,即组的个数,具体的组距是由代码计算 cut:传入参数,是分组依据。具体见示例 1、qcut方法,参考链接:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable ...
输出: 输出: ...
,要么都不在模型中,不能只保留一个。 二、函数介绍 pandas 中可以利用 get_dummies() 函 ...
百度百科 definition 对于一些数量较少但是数值较大或出现负数但难以处理的数据,如果只需要考虑他们的大小关系,可以给他们重新赋值。一般的,对于\(n\)个数据,可以将他们重新赋值为\([1,n]\)之间的数字。这种方法叫做离散化。 Solution 先介绍三个\(STL ...
转载:https://blog.csdn.net/mvpboss1004/article/details/79188190 pandas中的get_dummies得到的one-hot编码数据类型是uint8,进行数值计算时会溢出!!! 1 uint82 uint83 ...