pandas数据离散化
原创
2022-08-03 17:23:12
300阅读
点赞
1、什么是数据的离散化连续属性的离散化就是在连续属性的值域上，将值域划分为若干个离散的区间，最后用不同的符号或整数值代表落在每个子区间中的属性值。2、为什么要离散化为了简化数据结构，数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数。离散化方法经常作为数据挖掘的工具扔掉一些信息,可以让模型更健壮,泛化能力更强3、离散化之pandas.cut()等宽分箱或自定义分组等宽分箱import pandas a
转载
2023-11-12 20:47:28
124阅读
Pandas之数据离散化1 为什么要离散化2 什么是数据的离散化3 股票的涨跌幅离散化3.1 读取股票的数据3.2 将股票涨跌幅数据进行分组3.3 股票涨跌幅分组数据变成one-hot编码 1 为什么要离散化连续属性离散化的目的是为了简化数据结构，数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数。离散化方法经常作为数据挖掘的工具。2 什么是数据的离散化连续属性的离散化就是在连续属性的值域上，将值域
1 什么是数据离散化 连续属性的离散化就是在连续属性的值域上，将值域划分为若干个离散的区间，最后用不同的符号或整数 值代表落在每个子区间中的属性值。 qcut、cut实现数据分组【知道】 qcut:大致分为相同的几组 cut:自定义分组区间 get_dummies:实现哑变量矩阵 2 股票的涨跌幅离 ...
转载
2021-09-11 10:04:00
296阅读
2评论
1、什么是数据离散化？连续属性的离散化，就是将连续属性的值域划分为若干个离散的区间。最后用不同的符号或整数值，代表每个子区间的属性值。2、为什么要进行数据离散化？ 数据离散化可以有效的降低时间复杂度和内存开销。 对于某些机器学习算法来说，像决策树、随机森林、朴素贝叶斯。他们的数据集大多数都是针对的离散型数据。因此做出有效的数据离散化，对于降低计算复杂度和提高算法准确率有很重要的影响。 离散型
原创
2021-04-11 15:44:14
499阅读
目录 1、什么是数据离散化？ 2、为什么要进行数据离散化？ 3、怎么进行数据离散化？
原创
2022-08-26 09:29:33
549阅读
数据得离散化是重要的算法思想。(如果每个数据元素的具体值并不重要，重要的是他们之间的大小关系的话，我们可以先对这些数据进行离散化，使数据中的最大值尽可能小且保证所有数据都是正数)当以权值为下标的时候，有时候值太大，存不下。 所以把要离散化的每一个数组里面的数映射到另一个值小一点的数组里面去。打个比方，某个题目告诉你有10^4个数，每个数大小不超过10^10，要你对这些数进行操作，那么肯定不能直接开
转载
2023-07-01 16:42:07
139阅读
统计Genre【类别】字段中单词【电影所属的类别】出现的次数数据链接：https://
原创
2022-12-28 15:27:37
64阅读
标准化数据规划化处理是数据挖掘的一项基础工作，为了消除指标之间的量纲和取值范围差异的影响。（1）最小 - 最大规范化 将数据映射到 [min,max]（2）零-均值规划化 将数据处理成均值为 0 ，标准差为 1（3）小数定标规划化处理 normalization_data.xls 数据规范化如下#-*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
impo
转载
2023-10-13 21:15:11
149阅读
一、概述数据离散化是一个非常重要的思想。为什么要离散化?当以权值为下标的时候，离散化，把无限空间中有限的个体映射到...
原创
2022-09-23 10:48:13
345阅读
2.6 数据离散化和概念分层产生通过将属性值划分为区间，数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数。区间的标记可以替代实际的数据值。用少数区间标记替换连续属性的数值，从而减少和简化了原来的数据。这导致挖掘结果的简洁、易于使用的、知识层面的表示。 离散化技术可以根据如何进行离散化加以分类，如根据是否使用类信息或根据进行方向（
转载
2023-08-13 17:07:16
139阅读
今天是pandas数据处理专题第7篇文章，可以点击上方专辑查看往期文章。在上一篇文章当中我们介绍了对dataframe进行排序以及计算排名的一些方法，在今天的文章当中我们来了解一下dataframe两个非常重要的功能——离散化和one-hot。离散化离散对应的反面是连续，离散化也就是将连续性的数值映射到一个离散的值。举个很简单的例子，比如说现在有一个特征是用户的收入，我们都知道贫富差距是非常巨大的
原创
2020-12-04 19:45:07
401阅读
在数据分析中，通常需要把连续的数据离散化或拆分成多个区间（bin），这就需要用到cut()或qcut()函数。 一，cut函数 把值切分成离散的区间，有三种切分方式，第一种方式是制定区间的数量，把连续值平均切分；第二种方式是以标量值序列指定各个区间的边界值；第三种方式是以IntervalIndex
转载
2019-01-05 17:28:00
60阅读
2评论
本文为大家分享了python数据分析数据标准化及离散化的具体内容，供大家参考，具体内容如下标准化1、离差标准化是对原始数据的线性变换，使结果映射到[0,1]区间。方便数据的处理。消除单位影响及变异大小因素影响。基本公式为： x'=（x-min）/（max-min）代码：#！／user/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
#author:M10
import n
题意：有一块宣传栏，高一定，给出长度，再给出多张海报的张贴位置，问还能见到几张海报（哪怕有一点被看到）？假设海报的高于宣传栏同高。思路：问题转成“给出x轴上长为L的一条线段，再用n条线段进行覆盖上去，最后还能看到及条线”。长度是0~L，即长度是L，进行离散化的时候，应该用1~L，每个数字表示一个单位...
转载
2015-05-18 16:09:00
225阅读
2评论
有些数据本身很大， 自身无法作为数组的下标保存对应的属性。 如果这时只是需要这堆数据的相对属性， 那么可以对其进行离散化处理！ 离散化：当数据只与它们之间的相对大小有关，而与具体是多少无关时，可以进行离散化。 例如 9 1 0 5 4 与 5 2 1 4 3 的逆序对个数相同。 设有4个数： 1234567、123456789、12345678、
原创
2013-09-27 15:44:00
421阅读
一、离散化原因定义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，必须将离散型的数据进行。有效的离散化能减小算法的时间和空间开销，提高系统对样本的分类聚类能力和抗噪声能力。离散化的特征相对于连续型特征更易理解，更接近知识层
数据离散化，就是当我们只在乎题目所给的数据之间的大小关系，而此时就可以将数据离散化为3,2，2,1，4，你会发现每个数据之间的大小关系并没有变化，而数据大小范围缩小了很多。伪代码如下：struct node{ int x; ...
原创
2022-11-02 15:05:19
169阅读
离散化：就是把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中。数据离散化操作大多是针对连续数据进行的，处理之后的数据值域分布将从连续属性变为离散属性。为什么离散化：模型中，同一线性系数应该对所有可能的计数值起作用。过大的计数值对无监督学习方法也会造成破坏，比如k-均值聚类，它使用欧氏距离作为相似度函数来测量数据点之间的相似度。数据向量某个元素中过大的计数值对相似度的影响会远超其他元素，从而破坏整体的相似度
转载
2023-12-12 11:22:12
74阅读
连续属性离散化的目的是为了简化数据结构，数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数。离散化方法经常作为数据挖掘的工具。连续属性的离散化就是将连续属性的值域上，将值域划分为若干个离散的区间，最后用不同的符号或整数 值代表落在每个子区间中的属性值。离散化有很多种方法，这使用一种最简单的方式去操作，例如：原始人的身高数据：165，174，160，180，159，163，192，184假设按
转载
2023-06-27 09:11:12
364阅读
