什么是离散化？ - 分析Vidhya

数据离散：数据科学中的至关重要的预处理技术

数据离散化是数据分析和机器学习中的基本预处理步骤。它将连续数据转换为离散形式，使其与为离散输入设计的算法兼容。此过程可增强数据可解释性，优化算法效率，并为分类和聚类等任务准备数据集。本文深入研究了离散的方法，优势和应用程序，突出了其在现代数据科学中的重要性。

目录：

• 什么是数据离散化？
• 数据离散的必要性
• 离散步骤
• 三种关键离散技术：
  • 相等的额定箱
  • 等频箱
  • 基于Kmeans的binning
• 离散化的应用
• 概括
• 常见问题

什么是数据离散化？

数据离散化将连续变量，函数和方程式转换为离散表示形式。这对于准备机器学习算法的数据至关重要，该算法需要离散的输入以进行有效的处理和分析。

数据离散的必要性

许多机器学习模型，尤其是使用分类变量的模型，无法直接处理连续数据。离散化通过将连续数据分为有意义的间隔或垃圾箱来解决这一问题。这简化了复杂的数据集，提高了解释性，并可以有效利用某些算法。例如，由于维度和复杂性降低，决策树和幼稚的贝叶斯分类器通常受益于离散数据。此外，离散化可以揭示隐藏在连续数据中的模式，例如年龄组和购买行为之间的相关性。

离散步骤：

1. 数据理解：分析问题中的连续变量，它们的分布，范围和角色。
2. 技术选择：选择适当的离散方法（基于等宽，相等的频率或基于聚类的宽度）。
3. bin确定：根据数据特征和问题要求定义间隔或类别的数量。
4. 离散应用：将连续值映射到其相应的垃圾箱，用垃圾箱标识符代替它们。
5. 转换评估：评估离散化对数据分布和模型性能的影响，以确保保留关键模式。
6. 结果验证：验证离散化是否与问题的目标保持一致。

三种关键离散技术：

应用于加利福尼亚州住房数据集的离散化技术：

 ＃导入必要的库
来自sklearn.datasets import fetch_california_housing
从sklearn.prepercess in“进口kbinsdiscretizer”
导入大熊猫作为pd

＃加载加利福尼亚州住房数据集
data = fetch_california_housing（as_frame = true）
df = data.frame

＃关注“ MEDINC”（中位收入）功能
功能='medinc'
打印（“原始数据：”）
打印（df [[[feature]]。head（）） 

1。等宽度箱：将数据范围划分为相等大小的箱。对于可视化或数据范围一致时的数据分布有用。

 ＃等宽的箱
df ['quare_width_bins'] = pd.cut（df [feature]，bins = 5，labels = false）

2。相等的binning：创建具有大致相同数量数据点的垃圾箱。在分类中平衡班级大小或创建统一垃圾箱进行统计分析的理想选择。

 ＃相等的binning
df ['quare_frequency_bins'] = pd.qcut（df [feature]，q = 5，labels = false）

3。基于Kmeans的binning：使用K-均值聚类将相似值分组为箱。最适合具有复杂分布或自然分组的数据，不容易通过相等或相等的频率方法捕获。

 ＃基于Kmeans的binning
k_bins = kbinsdiscretizer（n_bins = 5，encode ='ordinal'，策略='kmeans'）
df ['kmeans_bins'] = k_bins.fit_transform（df [[[feature]]）。astype（int）

查看结果：

 ＃结合和显示结果
打印（“ \ ndiscretized数据：”）
print（df [[[feature，'quare_width_bins'，'等于_frequency_bins'，'kmeans_bins']]。head（）） 

输出说明：该代码演示了三种离散化技术在“ MEDINC”列中的应用。相等的宽度产生了5个相等范围的垃圾箱，相等的频率创建了5个具有相等样本计数的垃圾箱，而K-均值组相似的收入值将5个集群类似。

离散的应用：

1. 改进的模型性能：诸如决策树和幼稚贝叶斯之类的算法通常受益于离散数据。
2. 非线性关系处理：揭示变量之间的非线性模式。
3. 异常管理：降低异常值的影响。
4. 功能减少：在保留关键信息的同时简化数据。
5. 增强的可视化和解释性：易于可视化和理解。

概括：

数据离散化是一种强大的预处理技术，可简化机器学习的连续数据，从而提高模型性能和解释性。方法的选择取决于特定数据集和分析的目标。

常见问题：

Q1。 K-均值聚类如何工作？ A1。 K-均基于与聚类质心的接近度将数据分组为K群集。

Q2。分类和连续数据有何不同？ A2。分类数据代表不同的组，而连续数据表示范围内的数值。

Q3。什么是常见的离散方法？ A3。相等的宽度，相等的频率和基于聚类的方法是常见的。

Q4。为什么离散化在机器学习中很重要？ A4。它提高了与分类数据最有效的模型的性能和解释性。

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