在机器学习中，在处理数据的时候，经常把连续性特征(变量)离散化。为什么要这么做呢，这样做有什么优势吗? 目录一、离散化原因二、离散化的优势三、离散化的方法1、无监督学习方法1.1等宽法1.2等频法1.3基于聚类的方法2、有监督学习方法 一、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
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2024-05-15 10:12:54
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1规定划分区间的参数，取定长的间隔将特征放入不同的箱子中，这种方法对异常点比较敏感。(等宽)2 根据频率划分箱子，会出现特征相同却不在一个箱子中的情况，需要在划分完成后进行微调。（等频）先对特征值进行sort，然后评估分割点，划分或者合并3 1R方法：将前面的m个实例放入箱子中如果后面实例放入箱子时，比对当前实例的标签是否与箱子中大部分实例标签相同，如果相同就放入，如果不相同就形成下一个m大小的新
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2023-06-01 15:47:46
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在一些算法中，需要将具有连续属性的特征转换成离散属性的特征。离散化后的特征对于异常数据会有更强的鲁棒性，模型会更加的稳定。在建立分类模型时，例如：逻辑回归的算法，对数据进行预先的离散化，可以十分有效地提高模型的结果。 在这里我主要记录并介绍我最近自己使用的等频分箱的代码。等频离散化等频离散化顾名思义，使划分的区间中，样本数量尽量保持一致。 例如对数据【2,2,3,4,8,10,12,16,17】。
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2023-09-18 20:58:56
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# 使用 PySpark 实现等频分箱
在数据分析中，分箱（Binning）是一种常见的预处理技术，它可将连续变量转换为分类变量。等频分箱是一种特殊的分箱方式，它将数据按照频率均衡地分成多个区间。在这篇文章中，我将教你如何在 PySpark 中实现等频分箱，我们将分为几个步骤进行。
## 流程概述
下面是实现等频分箱的步骤：
| 步骤 | 描述
浅谈基于MDLP算法的数据分箱技术
导语
在数学建模当中，有些算法(如Logistic Regression、Naive Bayes)需要将连续型变量进行分箱处理，这样做既可以消除奇异值带来的影响，同时也便于业务部门后期根据模型的结果进行客户细分。但是如果是使用传统的无监督数据分箱（例如等频、等距），效果往往不甚理想。今天小编就来介绍一种简单易操作的监督式分箱技术MDLP（最小描述长度准则）
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2023-10-23 09:59:52
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# 用 Python 实现等频离散化
等频离散化是一种将连续数据转变为离散数据的方法，它通过将连续数据分成若干个等频的区间来实现。这个过程在数据预处理、机器学习和统计分析中非常重要。今天，我将带领你了解如何在 Python 中实现等频离散化的全过程。
## 流程概述
下面是进行等频离散化的步骤：
| 步骤 | 描述
1、一级配电箱，其保护范围是低压电网的母线。就是指的总配电箱（变压器出线总断路器）。一般位于中小型城市、广大农村配电台区或配电房。一级箱柜采用下进下出线，一进多出。前开门，主母线采用铜排连接，接触良好，内置低压计量系统，要求防风、防雨且安全适合户外长期工作。2、二级配电箱；俗称中级保护。就是分支电箱，也叫分箱，一般负责一变压器多路输出的一条供电线路。二级箱采用内外门设计，
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2024-09-29 20:08:46
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在数据分析和机器学习中，我们常常需要将连续数据离散化，以便后续的处理和分析。其中，等频离散化是一种常用的方法，它将连续数据根据频率进行分桶，使得每个桶内的数据量相近。本博文将详细探讨“等频离散化连续数据python”的相关内容，分享这一过程中的背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘和扩展应用。
## 背景定位
在当今的业务场景中，数据驱动决策已经成为一种常态。随着数据量的快速增长，如
特征编码1. 离散变量编码1.1 标签专用 sklearn.preprocessing.LabelEncoder1.1.1 单列编码1.1.2 多标签特征同时编码(封装类方式)1.2 特征专用(不能是一维) sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder1.3 独热编码(离散变量编码) sklearn.preprocessing.OneHotEncoder1.3.1 原
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2023-09-05 13:44:42
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平时在工作中都是用Java搞网络编程，而C的网络编程几乎没有写过。但是我们可以在Python中实现类似C那样的网络编程，毕竟在Python中，很多库都是对c库，unix库的简单封装。 p.s 本文随时会补充，使用rss的童子们要注意了
另外，本文的代码基本来自于
http://blog.chinaunix.net/u/19742/article_66836.html ，特此声明。
“学习”是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。本章中，为了使神经网络能进行学习，将导入损失函数这一指标。而学习的目的就是以该损失函数为基准，找出能使它的值达到最小的权重参数。为了找出尽可能小的损失函数的值，本章我们将介绍利用了函数斜率的梯度法。4.1 从数据中学习所谓“从数据中学习”，是指可以由数据自动决定权重参数的值。这是非常了不起的事情！因为如果所有的参数都需要人工决定的话，工作量就太大
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2024-09-03 10:34:35
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1.离散的优势：（1）离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性：比如一个特征是年龄>30是1，否则0。如果特征没有离散化，一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰；（2）逻辑回归属于广义线性模型，表达能力受限，单变量离散化为N个后，每个变量有单独的权重，相当于为模型引入了非线性，能够提升模型表达能力，加大拟合；（3）离散化后可以进行特征交叉，由M+N个变量变为M*N个变量，进一步引入
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2023-09-04 22:13:53
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等频分箱和等距分箱是无监督分箱，卡方分箱和最小熵值分箱是有监督分箱，需要指定标签。等频分箱区间的边界值要经过选择,使得每个区间包含大致相等的实例数量。比如说 N=10 ,每个区间应该包含大约10%的实例。 无法使用pd.qcut，用Rank_qcut替代def Discretization_EqualFrequency(bins_number, data: pd.DataFrame):
"""
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2023-08-04 10:20:44
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随机数、概率密度
1. 随机数：主要由 numpy.random 模块完成numpy.random.rand(3，2，3) #使用 [0,1) 区间随机数均匀分布填充一个(3,2,3)(自定义尺寸)数组
numpy.random.randn(3，2，3) // 使用标准正态分布而已
np.random.randint(low, high, size
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2024-09-11 12:43:44
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我们在临床研究中，经常需要对数据进行转换，有时需要把连续变量转换成分类变量，然后观察分类变量的之间关系。例如下图按照百分位把数据分成了5组 我们今天通过SPSS数据可视化分箱来演示怎么进行连续数据等分分组，继续使用我们的乳腺癌数据（公众号回复：乳腺癌可以获得该数据），我们先导入数据 age表示年龄，pathsize表示病理肿瘤大小（厘米），lnpos表示腋窝淋巴结阳性，histgrad表示病理组织
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2023-11-03 15:21:11
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无线通信中使用的频段只是电磁波频段中很小的一部分，定义了无线电波的频率范围。 为了合理使用频谱资源，保证各种行业和业务使用频谱资源时彼此之间不会干扰，国际电信联盟无线委员会(ITU-R)颁布了国际无线电规则，对各种业务和通信系统所使用的无线频段都进行了统一的频率范围规定。 这些频段的频率范
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2023-09-05 11:11:34
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无监督分箱法:等距划分、等频划分等距分箱 从最小值到最大值之间,均分为 N 等份, 这样, 如果 A,B 为最小最大值, 则每个区间的长度为 W=(B−A)/N , 则区间边界值为A+W,A+2W,….A+(N−1)W 。这里只考虑边界，每个等份里面的实例数量可能不等。 等频分箱 区间的边界值要经过选择,使得每个区间包含大致相等的实例数量。比如说 N=10
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2023-07-28 20:42:21
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无监督分箱法:等距划分、等频划分等距分箱从最小值到最大值之间,均分为 N 等份, 这样, 如果 A,B 为最小最大值, 则每个区间的长度为 W=(B−A)/N , 则区间边界值为A+W,A+2W,….A+(N−1)W 。这里只考虑边界，每个等份里面的实例数量可能不等。等频分箱区间的边界值要经过选择,使得每个区间包含大致相等的实例数量。比如说 N=10 ,每个区间应该包含大约10%的实例。以上两种算
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2023-08-30 08:21:04
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第一四分位数Q1：又称“下四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。 箱线图判断异常值的标准以四分位数和四分位距为基础。 &nb
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2023-12-16 10:33:15
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47_Pandas使用cut和qcut函数进行分箱处理分箱处理（bin Division）是将连续值除以任意边界值，将其划分为类别，再将其转换为离散值的处理。它通常作为机器学习的预处理完成。 比如有一个过程，比如将年龄数据分为十几岁和二十几岁。根据值拆分：cut() 按数量拆分：qcut()它们是有区别的。在这里，下面的内容将讲解如何使用pandas.cut()和pandas.qcut()。等分或
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2024-04-10 20:28:48
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