目录离散化离散型变量的编码方式——one-hot与哑变量(dummy variable)特征归一化的好处pandas 之切割 cut 与 qcut 功能与区别交叉验证离散化原因数据离散化是指将连续的数据进行分段，使其变为一段段离散化的区间。分段的原则有基于等距离、等频率或优化的方法。数据离散化的原因主要有以下几点：算法需要比如决策树、朴素贝叶斯等算法，都是基于离散型的数据展开的。如果要使用该类算法
离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量，而连续变量是在一定区间内可以任意取值的变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值离散型变量：是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量 。例如：企业个数，职工人数，设备台数等，只能按计量单位数计数，这种变量的数值一般用计数方法取得连续型变量：在一定区间内可以任意取值的变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值
标准边界交叉法(Normal-Boundary Intersection)MATLAB代码及详解标准面生成在多目标优化算法中是非常重要的一部分，包括在NSGAIII中也使用到了参考面的生成。这里主要阐述Das I, Dennis J E.等人提出的Normal-Boundary Intersection方法的MATLAB实现以及理解阐述。 文章参考文献如下：Das I, Dennis J E. N
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2024-05-28 14:40:53
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