机器学习实战基础：sklearn中的数据预处理和特征工程 数据预处理 Preprocessing & Impute 之 处理分类特征：处理连续性特征 二值化与分段

Posted 2020-12-23 qiu-hua

处理连续性特征 二值化与分段

sklearn.preprocessing.Binarizer
根据阈值将数据二值化（将特征值设置为0或1），用于处理连续型变量。大于阈值的值映射为1，而小于或等于阈值的值映射为0。默认阈值为0时，特征中所有的正值都映射到1。
二值化是对文本计数数据的常见操作，分析人员可以决定仅考虑某种现象的存在与否。它还可以用作考虑布尔随机变量的估计器的预处理步骤（例如，使用贝叶斯设置中的伯努利分布建模）。

#将年龄二值化
data_2 = data.copy()
 
from sklearn.preprocessing import Binarizer
X = data_2.iloc[:,0].values.reshape(-1,1)               #类为特征专用，所以不能使用一维数组
transformer = Binarizer(threshold=30).fit_transform(X)
 
transformer

preprocessing.KBinsDiscretizer
这是将连续型变量划分为分类变量的类，能够将连续型变量排序后按顺序分箱后编码。总共包含三个重要参数：

 

 

from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer
 
X = data.iloc[:,0].values.reshape(-1,1) 
est = KBinsDiscretizer(n_bins=3, encode=‘ordinal‘, strategy=‘uniform‘)
est.fit_transform(X)
 
#查看转换后分的箱：变成了一列中的三箱
set(est.fit_transform(X).ravel())
 
est = KBinsDiscretizer(n_bins=3, encode=‘onehot‘, strategy=‘uniform‘)
#查看转换后分的箱：变成了哑变量
est.fit_transform(X).toarray()