資料預處理（四） 處理連續型特徵

將連續型特徵轉換為分類特徵，主要包括二值化與分段兩種。

設定閾值，將特徵值劃分為0或1，在只考慮某種現象有無出現時可以進行該操作。

可以使用sklearn.preprocessing.binarizer進行資料二值化。

from sklearn.preprocessing import binarizer

x = data.iloc[:,
0].values.reshape(-1
,1)#取出需要二值化的列
x_bin = binarizer(threshold =30)
.fit_transform(x)

sklearn.preprocessing.kbinsdiscretizer(n_bins = 5,encode = 'onehot',strategy = 'quantile')引數

含義n_bins

每個特徵中分箱的個數，預設為5

encode

編碼方式.『onehot『生成啞變數，'ordinal』生成分類變數，'onehot-dense』生成啞變數密集陣列，』預設為『onehot』；

strategy

定義箱寬的方式，』uniform『表示等寬分箱，'quantile』表示等位分箱，'kmeans』表示按聚類分箱。預設為』quantile』等位分箱

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)

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