原文:數據預處理之離散化

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。這是一個典型的無序分類變量,我們在進行數據預處理的時候應該如何進行。 一種很容易想到的方法就是把每個值映射為一個數字,比如C , ...

2018-03-15 21:19 1 16167 推薦指數:

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數據預處理--離散變量處理

離散變量標簽處理 1.類別變量映射為原始變量 原始數據 1.1 方法1:原始處理方法(將類別變量映射為數值變量) 原始方法2: 1.2 方法2:使用scikit LabelEncoder處理標簽變量映射 ...

Thu Oct 25 17:53:00 CST 2018 0 916
數據預處理與特征工程:啞變量(離散數據)

處理分類型特征:編碼與啞變量 在機器學習中,大多數算法,譬如邏輯回歸,支持向量機SVM,k近鄰算法等都只能夠處理數值型數據,不能處理 文字,在sklearn當中,除了專用來處理文字的算法,其他算法在fifit的時候全部要求輸入數組或矩陣,也不能夠導 入文字型數據(其實手寫 ...

Wed Jun 09 17:46:00 CST 2021 0 987
數據預處理離散特征編碼方法

目錄 數據預處理離散特征編碼方法 無監督方法: 1.序號編碼OrdinalEncoder 2.獨熱編碼OneHotEncoder 3.二進制編碼BinaryEncoder 4.計數編碼 ...

Sun Jan 23 21:18:00 CST 2022 0 1325
4-Pandas數據預處理離散、面元划分(等距pd.cut()、等頻pd.pcut()))

  有時在處理連續型數據時,為了方便分析,需要將其進行離散或者是拆分成“面元(bin)”,即將數據放置於一個小區間中。   在Pandas中,cut()--->數據離散         qcut()-->面元划分 一、cut():等距離散,設置的bins的每個區間的間隔相等 ...

Fri Jul 31 02:15:00 CST 2020 0 677
Spark:特征處理數據離散

二元轉換Binarizer Binarizer是將連續型變量根據某個閾值,轉換成二元的分類變量。 小於該閾值的轉換為0,大於該閾值的轉換為1。 要求輸入列必須是double,int都 ...

Sat Jan 05 01:25:00 CST 2019 0 668
 
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