一組數據怎樣去評價和量化它的離散度,有很多種方法: 標准差極差 最直接也是最簡單的方法,即最大值-最小值(也就是極差)來評價一組數據的離散度。這一方法在日常生活中最為常見,比如比賽中去掉最高最低分就是極差的具體應用 ...
轉至http: blog.csdn.net programmer wei article details 什么是離散化: 連續屬性的離散化就是將連續屬性的值域上,將值域划分為若干個離散的區間,最后用不同的符號或整數 值代表落在每個子區間中的屬性值。 為什么要離散化 連續屬性離散化的目的是為了簡化數據結構,數據離散化技術可以用來減少給定連續屬性值的個數。離散化方法經常作為數據挖掘的工具。常見的正態假 ...
2014-04-25 10:04 0 6474 推薦指數:
一組數據怎樣去評價和量化它的離散度,有很多種方法: 標准差極差 最直接也是最簡單的方法,即最大值-最小值(也就是極差)來評價一組數據的離散度。這一方法在日常生活中最為常見,比如比賽中去掉最高最低分就是極差的具體應用 ...
變量的延申和篩選-連續變量離散化-特征篩選 WOE編碼(最優分箱) WOE一般在0.1~3之間波動,IV值做得特征篩選的操作 一般保留>0.03的特征 IV值體現的時X和Y之間的顯著性進行篩選 1.逐列分箱並獲得IV值 也可以所有特征 ...
連續屬性離散化的目的是為了簡化數據結構,數據離散化技術可以用來減少給定連續屬性值的個數。離散化方法經常作為數據挖掘的工具。 連續屬性的離散化就是將連續屬性的值域上,將值域划分為若干個離散的區間,最后用不同的符號或整數 值代表落在每個子區間中的屬性值。 離散化有很多種方法,這使用一種 ...
轉載請注明出處:http://www.cnblogs.com/kevince/p/3893531.html ——By Kevince 最近做了一些需要離散數據的題目,比如URAL 1019 以及POJ 2528等,由於數據較大,如果用傳統的方法建立對應的數據結構消耗的內存和時間肯定是 ...
1規定划分區間的參數,取定長的間隔將特征放入不同的箱子中,這種方法對異常點比較敏感。(等寬) 2 根據頻率划分箱子,會出現特征相同卻不在一個箱子中的情況,需要在划分完成后進行微調。(等頻)先對特征值進行sort,然后評估分割點,划分或者合並 3 1R方法:將前面的m個實例放入箱子中如果后面實例 ...
NAMEweka.filters.unsupervised.attribute.Discretize SYNOPSISAn instance filter that discretizes a ra ...
輸出: 輸出: ...
按照我們對於變量的分類:分為數值變量和分類變量,數值變量可以分為連續型和離散型,分類變量又有有序的和無序的。下面我將介紹一些對於這些變量進行離散化處理。 無序分類變量的離散化方法: 比如在泰坦尼克號當中,有一個變量叫做乘客登陸的港口,取值為(C, Q, S)代表三個地方。這是一個典型 ...