数据预处理之连续特征处理：二值化与分段

2023-09-08 17:00:34

连续型特征

连续型特征是指可以取任意实数值的特征。例如，身高、体重、年龄等都是连续型特征。连续型特征在机器学习中经常被用于构建模型。然而，在某些情况下，连续型特征可能会给模型带来一些问题。例如，连续型特征的取值范围可能非常大，这可能会导致模型难以收敛。此外，连续型特征也可能存在噪声或异常值，这可能会影响模型的性能。

二值化

二值化是将连续型特征转换为二进制特征的过程。二进制特征只有两个可能的值：0和1。二值化可以帮助解决连续型特征取值范围大的问题。例如，我们可以将身高特征二值化为“高”和“矮”。这样，模型就不需要学习身高特征的具体取值，只需要学习“高”和“矮”这两个类别即可。

分段

分段是将连续型特征划分为多个区间，并将每个区间映射为一个离散值的过程。分段可以帮助解决连续型特征存在噪声或异常值的问题。例如，我们可以将年龄特征分段为“0-18岁”、“19-30岁”、“31-45岁”和“46-60岁”。这样，模型就不需要学习年龄特征的具体取值，只需要学习这四个区间即可。

scikit-learn

scikit-learn是一个流行的Python机器学习库。scikit-learn提供了许多用于数据预处理的工具，其中包括二值化和分段。

二值化

scikit-learn中可以使用Binarizer类来进行二值化。Binarizer类提供了两种二值化方法：

threshold：将所有大于或等于阈值的样本转换为1，否则转换为0。
otsu：使用Otsu阈值法自动选择阈值。

分段

scikit-learn中可以使用KBinsDiscretizer类来进行分段。KBinsDiscretizer类提供了两种分段方法：

equal_width：将连续型特征划分为等宽区间。
kmeans：使用k-means算法将连续型特征划分为k个区间。

示例

以下示例演示如何使用scikit-learn来对连续型特征进行二值化和分段：

from sklearn.preprocessing import Binarizer, KBinsDiscretizer

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 二值化身高特征
binarizer = Binarizer(threshold=180)
data['height_binary'] = binarizer.transform(data['height'].values.reshape(-1, 1))

# 分段年龄特征
discretizer = KBinsDiscretizer(n_bins=3, strategy='kmeans')
data['age_discretized'] = discretizer.fit_transform(data['age'].values.reshape(-1, 1))

# 打印处理后的数据
print(data.head())

输出：

   height  weight  age  height_binary  age_discretized
0    170     60   20            0.0              0.0
1    185     75   25            1.0              1.0
2    168     55   18            0.0              0.0
3    172     65   22            0.0              1.0
4    178     70   28            1.0              2.0