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, 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

• Featuretools官方链接
• Optbinning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。