机器学习特征工程之连续变量离散化：连续变量二值化（Binarizer）

Posted 2021-09-11 Data+Science+Insight

机器学习特征工程之连续变量离散化：连续变量二值化（Binarizer）

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；

根据用户的听音乐的数据来预测哪些歌曲更受欢迎。

假设大部分人听歌都很平均，会不停的听新的歌曲，但是有一个用户24小时的不停播放同一首歌曲，并且这个歌曲很偏门，导致这首歌的总收听次数特别高。如果用总收听次数来喂给模型，就会误导模型。这时候就需要使用“二值化”。

拿每个人的收入举例，大部分人的收入都不高，极少数人的收入极其高，分布很不均匀。有些人月收入3000，有些人月收入30万，跨了好几个数量级。

这种特征对于模型很不友好。这种情况就可以使用分桶来处理。分箱就是将数值特征分成不同的区间，将每个区间看做一个整体。

连续数据的离散化结果可以分为两类：

　　一类是将连续数据划分为特定区间的集合，例如{(0，10]，(10，20]，(20，50]，(50，100]}

　　一类是将连续数据划分为特定类，例如类1、类2、类3

　常见实现针对连续数据化离散化的方法如下。

　　分位数法：使用四分位、五分位、十分位等分位数进行离散化处理

　　距离区间法：可使用等距区间或自定义区间的方式进行离散化，该方法（尤其是等距区间）可以较好地保持数据原有的分布

　　频率区间法：将数据按照不同数据的频率分布进行排序，然后按照等频率或指定频率离散化，这种方法会把数据变换成均匀分布。好处是各区间的观察值是相同的，不