连续属性离散化处理
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/63990922 一、概念 某些分类算法，要求我们对连续性的属性进行分类处理，离散化的过程主要包括确定分类的个数，并将数据集映射到这些分类中，这里涉及三种分类方法： 1）等宽法 类似于制作频数分布图，将属性分布值分为几个 ...
原文：五、离散化处理
离散化方法 等宽法 将数据的值域分成具有相同宽度的区间，区间的个数由数据本身的特点决定或者用户指定，与制作频率分布表类似。 pandas 提供了 cut 函数，可以进行连续型数据的等宽离散化，其基础语法格式如下。 pandas.cut x,bins,right True,labels None,retbins False,precision ,include lowest False 使用等宽法 ...
2021-05-28 15:58 0 1224 推荐指数：
相关推荐
连续型数据离散化处理
转载： Python利用pandas/sklearn处理类别型特征；手动分段与离散化处理连续型特征 连续属性离散化与sklearn.preprocessing.KBinsDiscretizer 第一篇使用numpy对连续数据分桶，然后使用sklearn的OneHotEncoder编码 ...
pandas学习(数据分组与分组运算、离散化处理、数据合并)
pandas学习(数据分组与分组运算、离散化处理、数据合并) 目录 数据分组与分组运算离散化处理 数据合并 数据分组与分组运算 GroupBy技术：实现数据的分组，和分组运算，作用类似于数据透视表 数据分组－－〉归纳 程序示例 ...
图像二值化处理
是基于8位的图像） 灰度化 图像的灰度化处理，即根据算法让R=G=B 上面的代码会将图像转换为8位的 ...
OpenCV阈值化处理
图像的阈值化就是利用图像像素点分布规律，设定阈值进行像素点分割，进而得到图像的二值图像。图像阈值化操作有多种方法，常用方法有经典的OTSU、固定阈值、自适应阈值、双阈值及半阈值化操作。这里对各种阈值化操作进行一个总结。 OTSU阈值化 在阈值化处理中，常用的算法就是OTSU。发明人 ...
数据的归一化处理
数据的标准化（normalization）和归一化 数据的标准化 数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行 ...
图像灰度化处理
一.为什么图像需要灰度化处理 因为每一张图像都是由像素组成，每个像素由RGB模型组成，RGB是由红，绿，蓝三原色组成。 在RGB模型中RGB的每个值由0-255其中的一个值，那么总共约有一千六百万种颜色。 而图像灰度处理后，只会出现255种颜色，那么在我们处理图片的时候会方便许多 ...
python归一化处理
指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。其具体针对的是奇异样本数据，奇 ...