第10章：分类变量与数值分箱方法详解

本章节主要探讨了分类问题在数据分析中的应用，特别是针对数值型预测因子的处理方法。首先，章节强调了分类变量的本质，即它是预定义的类别，且只有在有序情况下才能赋予数字值。1等宽分箱法将数值数据划分为固定宽度的k个区间，而2等频分箱法则确保每个区间内的数据样本数量相等。自动分箱的方法如k-均值聚类能根据数据自身特性确定最优分箱。 接着，章节介绍了数据探索和分析的重要性，包括使用质量分布图（直方图）来理解数值变量的分布，以及使用条形图、列联表等工具分析类型变量对预测值的影响。针对数值变量，覆盖直方图和规范化直方图用于深入分析其对预测的影响。 分桶和变量变换也是关键环节，如通过预测值对数值变量进行二分类或多分类，以及对数组变量进行z-score标准化和平均值调整以提高预测性。在处理相关变量时，应避免送入相关性强的变量，通过删除或主成分分析（PCA）降低维度。 章节还涉及了权重投票在预测中的作用，包括简单权重投票和加权投票。简单权重投票在所有邻居记录中平均分配影响力，而加权投票则根据距离赋予邻近记录更大的权重，从而减少决策的不确定性。为了处理罕见分类，多元分类技术被提及，特别是在Python编程中可能的应用。 这一章节深入讲解了分类任务中的关键步骤和技术，旨在帮助分析师有效地处理和利用数值和分类数据，以提升预测模型的准确性和鲁棒性。