连续变量分箱:等宽离散化 python

在机器学习中,连续变量的离散化有助于减少噪声和提升数据解释性。本文通过Python的pandas库展示了如何进行等宽离散化,使用cut函数切割数据,并通过bins参数设定区间数量,以及用labels参数定制区间标签。

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连续变量分箱:等宽离散化 python

在机器学习特征工程中,连续变量的离散化是非常重要的步骤。将连续变量离散化为有限的分类可以减少噪声的影响,提高对数据的解释性和预测能力。

本文将介绍一种简单的连续变量分箱方法:等宽离散化。将连续变量切割为相等宽度的若干区间,使数据点落入这些区间中。代码演示使用 Python 的 pandas 和 numpy 库来实现。

首先,我们需要导入必要的库和数据:

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.read_csv('data.csv')

接下来,我们可以使用 pandas 的 cut 函数来进行等宽分箱。一个非常有用的参数是

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