有监督离散化

有监督离散化

目录

• 1. 由来
• 2. 多种主要用法及其代码示例
• 3. 其他类似框架
• 4. 详细区别
• 5. 官方链接

1. 由来

有监督离散化是一种数据预处理技术，用于将连续特征转换为离散的取值。在机器学习和数据挖掘任务中，有时需要将连续特征离散化，以便更好地适应模型的需求或者提高计算效率。

2. 多种主要用法及其代码示例

以下是有监督离散化的几种常见用法及其代码示例：

等频离散化

等频离散化将连续特征划分为具有相等样本数的离散区间。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer

# 创建一个DataFrame示例
data = {
   
   
    'Age': [21, 35, 42, 58, 22, 31