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：【Pandas-10】離散化和分箱
在機械學習中，我們經常會對數據進行分箱處理的操作， 也就是 把一段連續的值切分成若干段，每一段的值看成一個分類。這個把連續值轉換成離散值的過程，我們叫做分箱處理。 比如，把年齡按 歲划分成一組， 歲叫做少年， 歲叫做青年， 歲叫做壯年。在這個過程中，我們把連續的年齡分成了三個類別， 少年 ， 青年 和 壯年 就是各個類別的名稱，或者叫做標簽。 cut和qcut函數的基本介紹 在pandas中，c ...
2021-04-14 20:46 0 290 推薦指數：
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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 ...
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【離散化】離散化
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本來應該是很簡單的東西，但是之前學長講的時候也沒怎么聽，然后現在遇到需要離散化的題目就有點茫然了。看了下網上大佬們的博客，基本理解了，做個記錄。 以下內容部分思路來自： https://blog.csdn.net/xiangaccepted/article/details ...
【機器學習】scikit-learn中的數據預處理小結(歸一化、缺失值填充、離散特征編碼、連續值分箱)
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