數據離散化-分箱
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 ...
原文：數據離散化與Python實現
一 原理 數據離散化 也稱，數據分組 ，指將連續的數據進行分組，使其變為一段離散化的區間。 根據離散化過程中是否考慮類別屬性，可以將離散化算法分為：有監督算法和無監督算法。事實證明，由於有監督算法充分利用了類別屬性的信息，所以再分類中能獲得較高的正確率。 常用的數據離散化方法： 等寬分組 等頻分組 單變量分組 基於信息熵分組 數據離散化所使用的方法需要事先對數據進行排序，且假設待離散化的數據是按照 ...
2019-09-27 08:31 1 1557 推薦指數：
相關推薦
Pandas數據離散化
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。 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 ...
淺談數據的離散化
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 ...
【轉】數據離散化方法
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 ...
Python實現——決策樹實例(離散數據/香農熵)
決策樹的實現太...繁瑣了。 如果只是接受他的原理的話還好說，但是要想用代碼去實現比較糟心，目前運用了《機器學習實戰》的代碼手打了一遍，決定在這里一點點摸索一下該工程。 實例的代碼在使用上運用了香農熵，並且都是來處理離散數據的，因此有一些局限性，但是對其進行深層次的解析有利於對於代碼的運作 ...
weka--數據離散化
NAMEweka.filters.unsupervised.attribute.Discretize SYNOPSISAn instance filter that discretizes a ra ...
數據連續屬性離散化
輸出： 輸出： ...
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 ...