11.分箱是一种连续数据离散化的特征工程手段,常用函数pd.cut()实现,请阅读以下python代码,你认为表述正确的一项是? import numpy as np import pandas as pd ages=np.array([8,36,15,67,41,18]) print("分箱区间:n",pd.cut(ages,3,precision=1)) print("标签结果:n",pd.cut(ages,3,labels=['青','中','老'])) A.分箱结果为6个区间 B.分箱结果为3个区间 C.precision=1表示分箱结果保留一位小数 D.分箱结果的最大值为67
时间: 2024-03-04 08:53:09 浏览: 19
正确答案是 B。根据代码输出结果,分箱结果为 3 个区间,每个区间包含 2 个数据,因此选项 B 是正确的。
下面是对每个选项的解释:
- 选项 A 不正确。根据代码输出结果,分箱结果只包含 3 个区间,每个区间包含 2 个数据,因此总共只有 6 个数据。
- 选项 B 正确。`pd.cut()` 函数的第二个参数指定分箱的数量,因此该代码将数据分成了 3 个区间。第三个参数 `labels` 指定了每个区间对应的标签,分别为 `'青'`、`'中'` 和 `'老'`。
- 选项 C 不正确。`precision` 参数表示分箱结果中每个区间端点的小数点位数,而不是区间本身保留的小数点位数。因此选项 C 是错误的。
- 选项 D 不正确。代码并没有输出分箱结果的最大值,因此选项 D 无法确定。
相关问题
python实现连续数据离散化
可以使用 pandas 库中的 cut() 函数实现连续数据离散化。例如,将一个连续的数值型变量 age 分成 3 个等宽区间,可以使用以下代码:
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'age': [20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60]})
data['age_cut'] = pd.cut(data['age'], 3, labels=['young', 'middle-aged', 'old'])
其中,cut() 函数的第一个参数是要离散化的变量,第二个参数是要分成的区间数,第三个参数是每个区间的标签。执行以上代码后,data 数据框中会新增一列 age_cut,表示每个观测值所属的区间。
Python如何实现特征离散化
特征离散化是将连续的特征值转化为离散的特征值,常用于机器学习中的特征工程。
Python中可以使用pandas库来实现特征离散化,具体步骤如下:
1. 读取数据,转为pandas的DataFrame格式
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
```
2. 确定需要离散化的特征列,可以使用pandas的describe()函数来查看该列的统计信息。
```python
feature_col = 'age'
print(data[feature_col].describe())
```
3. 确定离散化的方式,比如等宽离散化或等频离散化。等宽离散化是将特征值按照一定的宽度进行划分,等频离散化是将特征值按照分位数进行划分。
等宽离散化的实现方法如下:
```python
# 等宽离散化
width = 10
data['age_bin'] = pd.cut(data[feature_col], bins=range(0, 100, width), labels=range(0, 100, width)[:-1])
```
上述代码中,将年龄按照10的宽度进行离散化,每个区间的标签为该区间的左端点。
等频离散化的实现方法如下:
```python
# 等频离散化
q = [0, 0.25, 0.5, 0.75, 1]
data['age_bin'] = pd.qcut(data[feature_col], q=q, labels=False)
```
上述代码中,将年龄按照分位数进行离散化,分为四个区间,每个区间的标签为该区间的序号。
4. 查看离散化结果
```python
print(data[['age', 'age_bin']].head())
```
上述代码中,输出原始年龄和离散化后的结果。
以上就是Python实现特征离散化的方法。
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