Qu'est-ce que la discrétisation? - Analytique Vidhya

Discrétisation des données: une technique de prétraitement cruciale en science des données

La discrétisation des données est une étape de prétraitement fondamentale dans l'analyse des données et l'apprentissage automatique. Il transforme les données continues en formes discrètes, ce qui le rend compatible avec des algorithmes conçus pour des entrées discrètes. Ce processus améliore l'interprétabilité des données, optimise l'efficacité de l'algorithme et prépare des ensembles de données pour des tâches telles que la classification et le clustering. Cet article se plonge sur les méthodologies de discrétisation, les avantages et les applications, mettant en évidence son importance dans la science des données modernes.

Table des matières:

• Qu'est-ce que la discrétisation des données?
• La nécessité de la discrétisation des données
• Étapes de discrétisation
• Trois techniques de discrétisation clés:
  • Binning de largeur égale
  • Binning égal à la fréquence
  • Binning basé à Kmeans
• Applications de discrétisation
• Résumé
• Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que la discrétisation des données?

La discrétisation des données convertit des variables, des fonctions et des équations continues en représentations discrètes. Ceci est crucial pour préparer des données pour les algorithmes d'apprentissage automatique qui nécessitent des entrées discrètes pour un traitement et une analyse efficaces.

La nécessité de la discrétisation des données

De nombreux modèles d'apprentissage automatique, en particulier ceux qui utilisent des variables catégorielles, ne peuvent pas gérer directement les données continues. La discrétisation aborde cela en divisant des données continues en intervalles ou bacs significatifs. Cela simplifie les ensembles de données complexes, améliore l'interprétabilité et permet l'utilisation efficace de certains algorithmes. Les arbres de décision et les classificateurs naïfs de Bayes, par exemple, bénéficient souvent de données discrétisées en raison de la dimensionnalité et de la complexité réduites. De plus, la discrétisation peut révéler des modèles cachés dans des données continues, telles que les corrélations entre les groupes d'âge et le comportement d'achat.

Étapes de discrétisation:

1. Compréhension des données: analyser les variables continues, leurs distributions, leurs gammes et leurs rôles dans le problème.
2. Sélection de la technique: choisissez une méthode de discrétisation appropriée (largeur égale, fréquence égale ou clustering).
3. Détermination du bac: définir le nombre d'intervalles ou de catégories en fonction des caractéristiques des données et des exigences du problème.
4. Application de discrétisation: mappez les valeurs continues à leurs bacs correspondants, en les remplaçant par des identifiants bacs.
5. Évaluation de la transformation: Évaluez l'impact de la discrétisation sur la distribution des données et les performances du modèle, garantissant que les modèles cruciaux sont préservés.
6. Validation des résultats: vérifiez que la discrétisation s'aligne sur les objectifs du problème.

Trois techniques de discrétisation clés:

Techniques de discrétisation appliquées à l'ensemble de données de logements en Californie:

 # Importer les bibliothèques nécessaires
de Sklearn.Datasets Import Fetch_California_Housing
De Sklearn.Preprocessement Import KbinsDiscretizer
Importer des pandas en tant que PD

# Chargez l'ensemble de données de logements en Californie
data = fetch_california_housing (as_frame = true)
df = data.frame

# Focus sur la fonction «Medinc» (revenu médian)
fonctionnalité = 'medinc'
Imprimer ("Données originales:")
print (df [[fonctionnalité]]. head ()) 

1. Binning à largeur égale: divise la plage de données en bacs de taille égale. Utile pour une distribution de données uniforme dans les visualisations ou lorsque la plage de données est cohérente.

 # Binning de largeur égale
df ['equal_width_bins'] = pd.cut (df [fonctionnalité], bins = 5, labels = false)

2. Binning de fréquence égale: crée des bacs avec environ le même nombre de points de données. Idéal pour équilibrer la taille des classes dans la classification ou la création de bacs uniformément peuplés pour l'analyse statistique.

 # Binning égal à la fréquence
df ['equal_frequency_bins'] = pd.qcut (df [fonctionnalité], q = 5, labels = false)

3. Binning basé sur Kmeans: utilise le clustering K-means pour regrouper des valeurs similaires dans les bacs. Mieux adapté aux données avec des distributions complexes ou des groupements naturels non facilement capturés par des méthodes de largeur égale ou égales.

 # Binning basé à Kmeans
k_bins = kbinsdiscretizer (n_bins = 5, encode = 'ordinal', stratégie = 'kmeans')
df ['kmeans_bins'] = k_bins.fit_transform (df [[fonctionnalité]]). Astype (int)

Affichage des résultats:

 # Combiner et afficher les résultats
Imprimer ("\ ndiscritalise data:")
print (df [[caractéristique, 'equal_width_bins', 'equal_frequency_bins', 'kmeans_bins']]. head ()) 

Explication de sortie: Le code démontre l'application de trois techniques de discrétisation à la colonne «Medinc». La largeur égale crée 5 bacs de gamme égale, la fréquence égale crée 5 bacs avec un nombre d'égals d'échantillons et K-Means regroupe des valeurs de revenu similaires en 5 clusters.

Applications de discrétisation:

1. Amélioration des performances du modèle: des algorithmes comme les arbres de décision et les Bayes naïfs bénéficient souvent de données discrètes.
2. Manipulation des relations non linéaires: révèle des modèles non linéaires entre les variables.
3. Gestion des valeurs aberrantes: réduit l'influence des valeurs aberrantes.
4. Réduction des fonctionnalités: simplifie les données tout en conservant des informations clés.
5. Visualisation et interprétabilité améliorées: plus facile à visualiser et à comprendre.

Résumé:

La discrétisation des données est une puissante technique de prétraitement qui simplifie des données continues pour l'apprentissage automatique, l'amélioration des performances du modèle et de l'interprétabilité. Le choix de la méthode dépend de l'ensemble de données spécifique et des objectifs de l'analyse.

Questions fréquemment posées:

Q1. Comment fonctionne le regroupement K-means? A1. K-Means regroupe les données dans les clusters K en fonction de la proximité des centroïdes de cluster.

Q2. Comment les données catégorielles et continues diffèrent-elles? A2. Les données catégorielles représentent des groupes distincts, tandis que les données continues représentent des valeurs numériques dans une plage.

Q3. Quelles sont les méthodes de discrétisation communes? A3. Les méthodes basées sur la largeur égale, la fréquence égale et le clustering sont courantes.

Q4. Pourquoi la discrétisation est-elle importante dans l'apprentissage automatique? A4. Il améliore les performances et l'interprétabilité des modèles qui fonctionnent le mieux avec les données catégorielles.

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