Was ist Diskretisierung? - Analytics Vidhya

Datendiskretisierung: Eine entscheidende Vorverarbeitungstechnik in der Datenwissenschaft

Datendiskretisierung ist ein grundlegender Vorverarbeitungsschritt in der Datenanalyse und im maschinellen Lernen. Es verwandelt kontinuierliche Daten in diskrete Formulare und macht es mit Algorithmen kompatibel, die für diskrete Eingaben ausgelegt sind. Dieser Prozess verbessert die Dateninterpretbarkeit, optimiert die Algorithmuseffizienz und erstellt Datensätze für Aufgaben wie Klassifizierung und Clustering. Dieser Artikel befasst sich mit Diskretisierungsmethoden, Vorteilen und Anwendungen, wobei die Bedeutung in der modernen Datenwissenschaft hervorgehoben wird.

Inhaltsverzeichnis:

• Was ist Datendiskretisierung?
• Die Notwendigkeit der Datendiskretisierung
• Diskretisierungsschritte
• Drei wichtige Diskretisierungstechniken:
  • Gleichbaus Binning
  • Gleichwertiges Binning
  • KMEANS-BINDNING
• Anwendungen der Diskretisierung
• Zusammenfassung
• Häufig gestellte Fragen

Was ist Datendiskretisierung?

Die Datendiskretisierung wandelt kontinuierliche Variablen, Funktionen und Gleichungen in diskrete Darstellungen um. Dies ist entscheidend für die Herstellung von Daten für Algorithmen für maschinelles Lernen, die diskrete Eingaben für eine effiziente Verarbeitung und Analyse erfordern.

Die Notwendigkeit der Datendiskretisierung

Viele Modelle für maschinelles Lernen, insbesondere solche, die kategoriale Variablen verwenden, können kontinuierliche Daten nicht direkt verarbeiten. Die Diskretisierung befasst sich mit diesem, indem kontinuierliche Daten in sinnvolle Intervalle oder Behälter unterteilt werden. Dies vereinfacht komplexe Datensätze, verbessert die Interpretierbarkeit und ermöglicht die effektive Verwendung bestimmter Algorithmen. Entscheidungsbäume und naive Bayes -Klassifizierer profitieren beispielsweise häufig von diskretisierten Daten aufgrund reduzierter Dimensionalität und Komplexität. Darüber hinaus kann Diskretisierung Muster aufzeigen, die in kontinuierlichen Daten versteckt sind, wie z. B. Korrelationen zwischen Altersgruppen und Kaufverhalten.

Diskretisierungsschritte:

1. Datenverständnis: Analysieren Sie kontinuierliche Variablen, ihre Verteilungen, Bereiche und Rollen innerhalb des Problems.
2. Technikauswahl: Wählen Sie eine geeignete Diskretisierungsmethode (gleichbreitende, gleichfrequente oder basierende Clustering).
3. Binbestimmung: Definieren Sie die Anzahl der Intervalle oder Kategorien basierend auf Datenmerkmalen und Problemanforderungen.
4. Diskretisierungsanwendung: Karten Sie kontinuierliche Werte in ihre entsprechenden Behälter und ersetzen Sie sie durch Bin -Kennungen.
5. Transformationsbewertung: Bewerten Sie die Auswirkungen der Diskretisierung auf die Datenverteilung und die Modellleistung und stellen Sie sicher, dass entscheidende Muster erhalten bleiben.
6. Ergebnisvalidierung: Stellen Sie sicher, dass die Diskretisierung mit den Zielen des Problems übereinstimmt.

Drei wichtige Diskretisierungstechniken:

Diskretisierungstechniken, die auf den California Housing Dataset angewendet werden:

 # Notwendige Bibliotheken importieren
von sklearn.datasets import fetch_california_housing
von sklearn.preprozessing import kbinsdiscretizer
Pandas als PD importieren

# Laden Sie den California Housing Dataset
Data = fetch_california_housing (as_frame = true)
df = data.frame

# Konzentrieren Sie sich auf die Merkmale von 'Medinc' (Durchschnittseinkommen)
feature = 'medinc'
print ("Originaldaten:")
print (df [[feature]]. head ()) 

1.. Gleiches Binning: Unterteilen Sie den Datenbereich in gleich große Größe. Nützlich für die Datenverteilung in Visualisierungen oder wenn der Datenbereich konsistent ist.

 # Gleichbreitendes Binning
df ['Equal_width_bins'] = pd.cut (df [feature], Bins = 5, Labels = false)

2. Binning Gonfrequency Binning: Erstellt Bins mit ungefähr der gleichen Anzahl von Datenpunkten. Ideal zum Ausgleich von Klassengrößen in der Klassifizierung oder zum Erstellen von gleichmäßig besiedelten Behälter für die statistische Analyse.

 # Gleichfrequentes Binning
DF ['Equal_Frequency_bins'] = pd.qcut (df [feature], q = 5, labels = false)

3. KMEANS-basiertes Binning: Verwendet K-Means, um ähnliche Werte in Bins zu gruppieren. Am besten für Daten mit komplexen Verteilungen oder natürlichen Gruppierungen geeignet, die nicht leicht von Methoden mit gleicher Breite oder gleichfrequentierenden Methoden erfasst werden.

 # KMEANS-BINDNING
K_BINS = KBINSDISCRETICER (N_BINS = 5, COCODE = 'Ordinal', Strategy = 'Kmeans')
df ['kmeans_bins'] = k_bins.fit_transform (df [[feature]]). Asttype (int)

Ergebnisse anzeigen:

 # Ergebnisse kombinieren und anzeigen
print ("\ ndiscretisierte Daten:")
print (df [[feature, 'equal_width_bins', 'Equal_Frequency_bins', 'kmeans_bins']]. head ()) 

Ausgabeerläuterung: Der Code demonstriert die Anwendung von drei Diskretisierungstechniken auf die Spalte "Medinc". Equal Width erzeugt 5 Behälter mit gleichem Bereich, gleicher Frequenz schafft 5 Behälter mit gleichen Stichprobenzählungen, und K-Means gruppiert ähnliche Einkommenswerte in 5 Cluster.

Anwendungen der Diskretisierung:

1. Verbesserte Modellleistung: Algorithmen wie Entscheidungsbäume und naive Bayes profitieren häufig von diskreten Daten.
2. Nichtlineare Beziehung zur Beziehung: zeigt nichtlineare Muster zwischen Variablen.
3. Ausreißermanagement: Reduziert den Einfluss von Ausreißern.
4. Merkmalsreduzierung: vereinfacht die Daten, während die wichtigsten Informationen beibehalten.
5. Verbesserte Visualisierung und Interpretierbarkeit: einfacher zu visualisieren und zu verstehen.

Zusammenfassung:

Datendiskretisierung ist eine leistungsstarke Vorverarbeitungstechnik, die kontinuierliche Daten für maschinelles Lernen vereinfacht und sowohl die Modellleistung als auch die Interpretierbarkeit verbessert. Die Auswahl der Methode hängt vom spezifischen Datensatz und den Zielen der Analyse ab.

Häufig gestellte Fragen:

Q1. Wie funktioniert K-Means Clustering? A1. K-Means gruppiert Daten in K-Cluster, die auf der Nähe zu Cluster-Zentroiden basieren.

Q2. Wie unterscheiden sich kategorische und kontinuierliche Daten? A2. Kategoriale Daten stellen unterschiedliche Gruppen dar, während kontinuierliche Daten numerische Werte innerhalb eines Bereichs darstellen.

Q3. Was sind gemeinsame Diskretisierungsmethoden? A3. Gleichbuden, gleichfrequente und Clustering-basierte Methoden sind häufig.

Q4. Warum ist Diskretisierung im maschinellen Lernen wichtig? A4. Es verbessert die Leistung und Interpretierbarkeit von Modellen, die mit kategorialen Daten am besten funktionieren.

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