机器学习中连续型特征的二值化与分段，一文读懂

概述

现实中我们面临的数据有些是连续型的，比如我们的年龄。在预测中我们可能只关心年龄是否大于某个值，或者是年龄的分段情况，这样的情况我们就可以将年龄进行二值化与分段操作。

二值化

根据阈值，将数据划分为0或1；大于阈值为1，小于等于阈值为0

示例

import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(1)
d = {
     
    'age' : np.random.randint(20, 40, size=(40,)),
    'id' : np.arange(1, 41)
}
df = pd.DataFrame(data=d)
df.head()

df2 = df.copy()
from sklearn.preprocessing import Binarizer
df2['age'] = Binarizer(threshold=29).fit_transform(df2['age'].values.reshape(-1, 1))
df2.head()

分段操作

将连续型变量划分为多个分类，分类之前会对特征中的数据进行排序。

重要参数

参数	作用
n_bins	默认为5，用于设置需要划分的类别数
encode	设置编码方式，默认onehot onehot：将每个分支制作哑变量，返回一个稀疏矩阵，可以通过toarray()方法查看具体分类情况 ordinal：每一个分类被编码为一个整数 onehot-dense做哑变量，相当于onehot结合toarray()操作
srategy	用来定义每个类的数值的范围，默认为quantile uniform：表示等宽分类，即每个类中最大值之间的差=(max-min) / n_bins quantile：表示等长分类，即每个类中的样本数量相同 kmeans：按照聚类分类，

示例

df3 = df.copy()
from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer
kbd = KBinsDiscretizer(n_bins=3, encode='ordinal', strategy='uniform')
df3['age'] = kbd.fit_transform(df3['age'].values.reshape(-1, 1))
df3.head()

df4 = df.copy()
kbd = KBinsDiscretizer(n_bins=3, encode='onehot', strategy='quantile')
kbd.fit_transform(df4['age'].values.reshape(-1, 1)).toarray()

采用哑变量的方式分类后将结果与原数据进行拼接操作戳这里。

总结

需要注意，这里的二值化与分类操作都是对特征进行操作，所以传入的数据必须是二维矩阵类型。