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数据分箱技术Binning

作者:澳门赌场  来源:澳门真人正规官网  时间:2020-06-15 13:28  点击:

  然后指定一个分箱原则,规定:0-59为不及格,59-70为一般,70-80为良好,80-100位优秀:

  然后利用pandas中的cut方法,指定分箱规则和对象,结果将获得一个Categories对象:

  对于这个对象就可以使用pandas中的value_counts方法来统计各个段内数据的个数:

  然后使用前面的bins标准对df1进行分箱,得到一个Categories 对象:

  就是将连续变量离散化二.好处储存空间小 将所有变量变换到相似的尺度上 对异常

  有很强的鲁棒性 引入了非线性 使模型会更稳定,降低了模型过拟合的风险,提升模型表达能力,加大拟合三.方法关于变量

  主要分为两大类:有监督型和无监督型A. 无监督:(1) 等宽 (2) 等频 (3) 聚类#coding:utf-8from sklearn.clust......

  一般在建立分类模型时,需要对连续变量离散化,特征离散化后,模型会更稳定,降低了模型过拟合的风险。比如在建立申请评分卡模型时用logsitic作为基模型就需要对连续变量进行离散化,离散化通常采用

  的重要性及其优势离散特征的增加和减少都很容易,易于模型的快速迭代;稀疏向量内积乘法运算速度快,计算结果方便存储,容易扩展;离散化后的特征对异常

  在建模中,需要对连续变量离散化,特征离散化后,模型会更稳定,降低了模型过拟合的风险。有监督的卡方

  离散化方法。 它依赖于卡方检验:具有最小卡方值的相邻区间合并在一起,直到满足确定的停止准则。 基本思想:对于精确的离散化,相对类频率在一个区间内应当完全一致。因此,如果两个相邻的区间具有非常类似的类分布,则这两个区间可以合并;否则,它们应当保持分开...

  前情提要如果您在学习本教程中存在困难,可能因为缺少背景知识,建议先阅读本系统前期文章宏基因组分析理论教程微生物组入门圣经+宏基因组分析实操课程1背景知识-Shell入门与本地blast实战2

  质控fastqc, Trimmomatic, MultiQC, khmer3组装拼接MEGAHIT和评估quast4基因注释Prokka5基于Kmer比较

  处理, 即把一段连续的值切分成若干段,每一段的值看成一个分类。通常把连续值转换成离散值的过程,我们称之为

  :60分以下分类为不及格,60~70分之间分类为良,70~85分之间分类为好,85~100分之间分类为优秀。该过程中,我们把连续的成绩分成了四个类别,“不及格”,“良”,“好”和“优秀”就是各个类别的名称,或者叫做标签。数......

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