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使用等宽等频法进行数据特征离散化

在数据分析与处理的过程中,特征离散化是一种常见的操作。通过将连续的数值型数据转换为离散类别,能够更好地处理数据,尤其是在机器学习模型中进行分类问题的建模时。离散化能够简化数据结构,减少数据噪声,并提高模型的解释性。

本文将详细介绍如何使用 pandas 库中的 cutqcut 函数进行数据的等宽离散化和等频离散化,并结合实际应用场景展示其用法。

文章目录

  • 等宽离散化
  • 等频离散化
  • 总结

等宽离散化

等宽离散化是一种在数据处理中用于处理连续型变量的技术。通过将数值型数据划分为预定义数量的区间,等宽离散化将连续的数值数据转换为离散的类别。这些区间的宽度是相等的,因此每个区间覆盖的数值范围相同。

区间范围类别
[0, 10)类别1
[10, 20)类别2
[20, 30)类别3
[30, 40)类别4</

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