离散化解释：初学者的带有代码示例的可视化指南
数据预处理将数字分类到箱中的 6 种有趣方法！⛳️ 更多数据预处理说明：· 缺失值插补 · 分类编码 · 数据缩放 ▶ 离散化 · 过度和欠采样（即将推出！）大多数机器学习模型都要求数据为数值——所有对象或分类数据必须首先采用数字格式。但实际上，有时分类数据会派上用场（大多数时候，它对我们人类比对机器更有用）。离散化（或分箱）就是这样做的——将数值数据转换为分类数据！根据您的目标，有多种方法可以对数据进行分类。在这里，我们将使用一个简单的数据集来展示六种不同的分箱方法。从等宽到基于聚类的方法，我们将这些数值扫入一些分类箱中！所有视觉效果：作者使用 Canva Pro 创建。针对移动设备进行了优化；在桌面上可能显得过大。什么是离散化？离散化，也称为分箱，是将连续数值变量转换为离散分类特征的过程。它涉及将连续变量的范围划分为区间（箱），并根据它们的值将数据点分配给这些箱。为什么我们需要分箱？处理异常值：分箱可以减少异常值的影响，而无需删除数据点。提高模型性能：某些算法在分类输入（如伯努利朴素贝叶斯）下表现更好。简化可视化：Bi
来源:走向数据科学数据预处理
离散化，解释：带有代码示例的视觉指南
将数字分类为垃圾箱的6种有趣方法！ ⛳️更多数据预处理，解释：·缺失值归档·分类编码·数据缩放▶离散的过度和不足采样（很快！） 缺少价值插补 分类编码 数据缩放 离散化 大多数机器学习模型都要求数据是数值 - 所有对象或分类数据都必须首先为数值格式。但是，实际上，有时候，分类数据派上用场（对我们人类来说比大多数时候对机器更有用）。离散化（或汇总）确实做到了 - 将数值数据转换为分类数据！ 根据您的目标，有多种方法可以对数据进行分类。在这里，我们将使用一个简单的数据集通过六种不同的binning方法显示。从相等的宽度到基于聚类的方法，我们将这些数值值将这些数值扫到一些分类箱中！ 所有视觉效果：使用Canva Pro创建的作者。针对移动设备进行了优化；可能会出现在桌面上。 什么是离散化？ 离散化，也称为binning，是将连续数值变量转换为离散分类特征的过程。它涉及将连续变量的范围划分为间隔（垃圾箱），并根据其值将数据点分配给这些垃圾箱。 为什么我们需要嵌套？ 处理离群值：固定可以在不删除数据点的情况下减少离群值的影响。进行模型的性能：某些算法在分类输入（例如Bernoulli Naive Bayes）中表现得更好。简单化的可视化：binned数据可以易于可视化和解释。它可以更易于可视化。 处理离群值：binning可以在不删除数据点的情况下减少离群值的影响。 处理异常值 改善模型性能 Bernoulli幼稚的贝叶斯 简化可视化 减少过度拟合 UV索引
将数字分类为垃圾箱的6种有趣方法！
⛳️更多数据预处理，解释：·缺失值归档·分类编码·数据缩放▶离散的过度和不足采样（很快！） 缺少价值插补 分类编码 数据缩放离散化
大多数机器学习模型都要求数据是数值 - 所有对象或分类数据都必须首先为数值格式。但是，实际上，有时候，分类数据派上用场（对我们人类来说比大多数时候对机器更有用）。离散化（或汇总）确实做到了 - 将数值数据转换为分类数据！
所有视觉效果：使用Canva Pro创建的作者。针对移动设备进行了优化；可能会出现在桌面上。
什么是离散化？
离散化，也称为binning，是将连续数值变量转换为离散分类特征的过程。它涉及将连续变量的范围划分为间隔（垃圾箱），并根据其值将数据点分配给这些垃圾箱。
- 为什么我们需要嵌套？