【WY】数据处理 — Python 阶段一 ：基础语法 五 —— 连续数据：属性离散化

最新推荐文章于 2024-04-19 18:55:03 发布
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分类专栏： 【二】统计分析 文章标签： python 开发语言 后端
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本文介绍了Python中对连续数据进行离散化的两种方法——等宽法和等频法，包括使用`cut`和`qcut`函数进行区间划分，将连续属性转换为分类属性。

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文章目录

一、数据连续属性离散化

  • 连续属性变换成分类属性，即连续属性离散化
  • 在数值的取值范围内设定若干个离散划分点，将取值范围划分为一些离散化的区间，最后用不同的符号或整数值代表每个子区间中的数据值
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

# 步骤一（替换sans-seri
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决策树——连续与缺失值
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02-02 795
接下来对分支{敲声 = 沉闷}即结点{9,14,17}进行划分，结点{9,14,17}因为包含的样本全部属于同一类别无需划分，直接把结点{9,14,17}标记为叶结点，接下来对分支“敲声 = 浊响”即结点{7,8,13}进行划分，计算过程和上面一样，需要注意的是样本的权重是。比较发现，“纹理”在所有属性中的信息增益值最大，因此，“纹理”被选为划分属性，用于对根节点进行划分。将这12(n)个样本取11(n-1)个区间的中点：{95.5，95，92.5，90，88.5，85.5，82，79，75，71，68}
【WY】数据分析 — Python 阶段一 ：基础语法 五 —— 序列
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【python数据分析】：数据预处理之连续数据离散化
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04-19 762
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python数据离散化
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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。数据离散的操作大多是针对连续数据进行的，处理之后的数据值域分布将从连续属性变为离散属性。离散化通常针对连续数据进行处理，但是在很多情况下也可以针对已经是离散化的数据进行处理，这种场景一般是离散数据本身的划分过于复杂、琐碎甚至不符合业务逻辑，需要进一步做数据聚合或重新划分。
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[Python数据预处理] 连续数据离散化：等宽法 & 聚类分析法
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需要离散化的数据示例： 实现代码 #-*- coding: utf-8 -*- #数据规范化 import pandas as pd datafile = '../data/discretization_data.xls' #参数初始化 data = pd.read_excel(datafile) #读取数据 data = data[u'肝气郁结证型系数'].copy() k = 4...
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何为离散化： 一些数据挖掘算法中，要求数据是分类属性形式。因此常常需要将连续属性的数据通过断点进行划分最后归属到不同的分类，即离散化。 为什么要离散化： 调高计算效率 分类模型计算需要 给予距离计算模型（k均值、协同过滤）中降低异常数据对模型的影响 图像处理中的二值化处理 ps：离散化也可以用于已经离散化的数据，就是值域的重新划分，一切都是看业务需要 连续数据离散化方法： 分位数法：使用四分...
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1.过程 连续属性的离散化就是在数值的取值范围内设定若干点离散的划分点，划分区间，然后用不同的符号去表示落在每个子区间的数据值。 离散化涉及两个任务，确定分类数以及将连续属性值映射到这些分类值。 2.方法 （1）等宽法 将属性的值域分成具有相同宽度的区间； （2）等频法 将相同数量的记录放进每个区间 等宽法对离群点比较敏感，等频法则可能将相同的数值分到不同的区间。 （3）基于聚类...
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