Как получать бэдинги для новых наблюдений?

Бэдинги (binnings) — это процесс группировки непрерывных признаков в дискретные интервалы или категории. Для новых наблюдений получение бэдингов обычно происходит по заранее определённым правилам или границам, которые были установлены на этапе обучения модели.

Чтобы получить бэдинги для новых данных, нужно:

1. Сохранить границы бинов, полученные на обучающей выборке (например, с помощью функции pd.cut или KBinsDiscretizer в sklearn).
2. При обработке новых наблюдений применять те же границы для разбиения значений на бины.

Пример с использованием pandas:

import pandas as pd

# Границы бинов, определённые на обучающей выборке
bins = [0, 10, 20, 30, 40]
labels = ['0-10', '10-20', '20-30', '30-40']

# Новые данные
new_data = pd.Series([5, 12, 25, 37])

# Применение бэдинга
binned = pd.cut(new_data, bins=bins, labels=labels, right=False)
print(binned)

Важно, чтобы новые данные попадали в диапазон существующих бинов, иначе нужно предусмотреть обработку выбросов или расширение границ.