机器学习特征工程之连续变量离散化：聚类法进行分箱

离散化，就是把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中；

根据用户的听音乐的数据来预测哪些歌曲更受欢迎。

假设大部分人听歌都很平均，会不停的听新的歌曲，但是有一个用户24小时的不停播放同一首歌曲，并且这个歌曲很偏门，导致这首歌的总收听次数特别高。如果用总收听次数来喂给模型，就会误导模型。这时候就需要使用“二值化”。

拿每个人的收入举例，大部分人的收入都不高，极少数人的收入极其高，分布很不均匀。有些人月收入3000，有些人月收入30万，跨了好几个数量级。

这种特征对于模型很不友好。这种情况就可以使用分桶来处理。分箱就是将数值特征分成不同的区间，将每个区间看做一个整体。

连续数据的离散化结果可以分为两类：

　　一类是将连续数据划分为特定区间的集合，例如{(0，10]，(10，20]，(20，50]，(50，100]}

　　一类是将连续数据划分为特定类，例如类1、类2、类3

　常见实现针对连续数据化离散化的方法如下。

　　分位数法：使用四分位、五分位、十分位等分位数进行离散化处理

　　距离区间法：可使用等距区间或自定义区间的方式进行离散化，该方法（尤其是等距区间）可以较好地保持数据原有的分布

　　频率区间法：将数据按照不同数据的频率分布进行排序，然后按照等频率或指定频率离散化，这种方法会把数据变换成均匀分布。好处是各区间的观察值是相同的，不足会改变了原有数据的分布状态。每个桶里的数值个数

机器学习特征工程之连续变量离散化：聚类法进行分箱相关推荐

机器学习特征工程之连续变量离散化：等频分箱
机器学习特征工程之连续变量离散化:等频分箱离散化,就是把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中: 根据用户的听音乐的数据来预测哪些歌曲更受欢迎. 假设大部分人听歌都很平均,会不停的听新的歌曲,但是有 ...
机器学习特征工程之连续变量离散化：等宽分箱
机器学习特征工程之连续变量离散化:等宽分箱离散化,就是把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中: 根据用户的听音乐的数据来预测哪些歌曲更受欢迎. 假设大部分人听歌都很平均,会不停的听新的歌曲,但是有 ...
机器学习特征工程之连续变量离散化：连续变量二值化（Binarizer）
机器学习特征工程之连续变量离散化:连续变量二值化(Binarizer) 离散化,就是把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中: 根据用户的听音乐的数据来预测哪些歌曲更受欢迎. 假设大部分人听歌都很平均 ...
机器学习-特征工程中的特征选择
对于一个机器学习问题,数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限.由此可见,数据和特征在模型的整个开发过程中是比较重要.特征工程,顾名思义,是对原始数据进行一系列工程处理,将其提炼为 ...
机器学习实战 | 机器学习特征工程最全解读
作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-d ...
机器学习-特征工程中的数据预处理
对于一个机器学习问题,数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限.由此可见,数据和特征在模型的整个开发过程中是比较重要.特征工程,顾名思义,是对原始数据进行一系列工程处理,将其提炼为 ...
机器学习——特征工程——数据的标准化（Z-Score,Maxmin,MaxAbs,RobustScaler,Normalizer）
数据标准化是一个常用的数据预处理操作,目的是处理不同规模和量纲的数据,使其缩放到相同的数据区间和范围,以减少规模.特征.分布差异等对模型的影响. 比如线性回归模型.逻辑回归模型或包含矩阵的模型,它们会 ...
机器学习特征工程之特征缩放+无量纲化：数据标准化（StandardScaler）
机器学习特征工程之特征缩放+无量纲化:数据标准化(StandardScaler) 在Andrew Ng的机器学习课程里面,讲到使用梯度下降的时候应当进行特征缩放(Feature Scaling).进行 ...
机器学习特征工程之特征缩放+无量纲化：最小最大缩放（MinMaxScaler）
机器学习特征工程之特征缩放+无量纲化:最小最大缩放(MinMaxScaler) 在Andrew Ng的机器学习课程里面,讲到使用梯度下降的时候应当进行特征缩放(Feature Scaling).进行缩 ...

机器学习特征工程之连续变量离散化：聚类法进行分箱

机器学习特征工程之连续变量离散化：聚类法进行分箱

机器学习特征工程之连续变量离散化：聚类法进行分箱相关推荐

最新文章

热门文章