5、机器学习特征处理：离散化、分箱与描述性特征

机器学习特征处理：离散化、分箱与描述性特征

在机器学习中，特征处理是一个关键环节，它直接影响到模型的性能和效果。本文将深入探讨特征离散化、分箱以及描述性特征等重要概念和方法。

1. 特征离散化概述

训练数据中的实例及其特征是现实事件和实体的模型，而特征往往是对现实的简化，这种简化虽有助于机器学习，但有时进一步简化特征表示会带来更大价值，这就是特征离散化的意义所在。特征离散化是指减少特征可能取值的数量，通常将实数值转换为离散量，如整数，也可将连续特征转换为有序分类特征，或减少分类特征的类别数量。

离散化会产生离散化误差，但对于某些机器学习模型，它能减少参数数量，增强训练数据中的信号，提高泛化能力。不过，如果所选模型不能直接处理分类特征而采用独热编码，参数数量可能会增加。此外，离散化还有助于误差分析和理解系统行为，能构建汇总表，还可消除实际数值的差异。

离散化可分为无监督离散化和有监督离散化。无监督离散化不考虑目标类值，而有监督离散化则与目标类相关。离散化通常涉及找到划分数据的阈值，可对单个特征进行（单变量），也可同时对多个特征进行（多变量）。

2. 无监督离散化

无监督离散化旨在不参考其他数据的情况下降低一组数字的分辨率，其目标是找到数据的潜在结构。常见的无监督离散化技术包括分箱和聚类。

2.1 分箱

分箱是一种简单的离散化技术，它将观察到的特征值段划分为大小或长度相等的段，也称为离散分箱或桶化。分箱的原始目的是通过用代表值（通常是区间中心）替换观察值来减少观测误差。分箱的方法有多种：
- 等间隔宽度 ：将特征值的范围划分为 k