对于664行数据,它有105列特征,每列特征都为连续数据,我想根据每列数据的分布不同,设置不同的分箱数,再采用k-bins算法机型离散化,但是因为数据量少,分箱数不能太大, 我应如何分别计算每列的分箱数
时间: 2024-10-23 15:13:54 浏览: 16
对于您的664行数据,由于特征都是连续的并且每列分布可能有所不同,可以按照以下步骤来分别计算每列的分箱数:
1. **初步探索**:先对每列数据进行描述性统计分析,比如查看均值、标准差、最小值、最大值以及IQR(四分位距)。这将帮助您了解每列数据的集中趋势和变异程度。
2. **适用Freedman-Diaconis法则**:利用之前提到的`calculate_freedman_diaconis_bins`函数,为每一列数据计算一个初始的分箱数。该法则可以根据数据分布的特性自动调整分箱宽度。
```python
for i in range(105): # 假设您有105列
column_data = df.iloc[:, i] # 提取第i列
bins_i = calculate_freedman_diaconis_bins(column_data)
# 将结果存储在一个列表或字典中,如:bins_dict['column_name'] = bins_i
```
3. **处理特殊情况**:考虑到数据量较小和分箱数不宜过大,可能需要进一步调整。对于那些Freedman-Diaconis法则计算出的分箱数过多的列,您可以手动设定上限,比如限制最大分箱数不超过某个合理值(例如,5到10之间)。
```python
for column, bin_count in bins_dict.items():
if bin_count > max_bin_limit:
bins_dict[column] = max_bin_limit
```
4. **验证和优化**:最后,检查计算后的分箱数是否合适。如果发现某些列的分箱数还是太多导致信息丢失,可以考虑使用更精细的准则(如Scott's Rule或其他自定义规则),或者根据业务需求直接设定固定的小分箱数。
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