有监督离散化

本文介绍了有监督离散化在数据预处理中的应用,包括等频和等宽两种方法的代码示例,以及Featuretools和Optbinning等类似框架。对比了有监督与无监督离散化的区别,强调了目标变量在有监督离散化中的重要性。

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有监督离散化

目录

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, 45, 61, 28, 29],
    'Income': [50000, 75000, 100000, 90000, 60000, 80000, 120000, 95000, 65000, 70000]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用KBinsDiscretizer进行等频离散化
est = KBinsDiscretizer(n_bins=3, encode='ordinal', strategy='quantile')
result = est.fit_transform(df[['Age', 'Income']])

# 打印离散化结果
print(result)

等宽离散化

等宽离散化将连续特征划分为具有相等区间宽度的离散区间。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer

# 创建一个DataFrame示例
data = {
    'Age': [21, 35, 42, 58, 22, 31, 45, 61, 28, 29],
    'Income': [50000, 75000, 100000, 90000, 60000, 80000, 120000, 95000, 65000, 70000]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用KBinsDiscretizer进行等宽离散化
est = KBinsDiscretizer(n_bins=3, encode='ordinal', strategy='uniform')
result = est.fit_transform(df[['Age', 'Income']])

# 打印离散化结果
print(result)

3. 其他类似框架

除了传统的有监督离散化方法外,还有一些类似的框架可用于特征离散化,例如:

  • Featuretools:用于自动化特征工程的开源Python库,提供了方便的特征离散化方法。
  • Optbinning:用于优化离散化的Python库,提供了多种离散化策略和评估指标。

4. 详细区别

有监督离散化与无监督离散化相比,主要区别在于使用的信息来源不同。有监督离散化使用了目标变量(标签),将连续特征划分为离散区间时考虑了目标变量的分布情况,因此更适合于需要根据目标变量进行划分的任务。而无监督离散化则独立于目标变量,仅根据特征本身的分布进行离散化。

5. 官方链接

注意:以上示例代码仅作为演示,实际使用中需要根据具体需求进行调整。

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