Какво е дискретизация (binning) на непрекъснати признаци и за какво служи?

Дискретизацията (или биннингът) е процесът на преобразуване на непрекъснати характеристики в дискретни, като ги разделя на интервали (бинове).

Защо е необходима?

• Упростява модела, като намалява влиянието на шумовете и изключенията.
• Позволява на моделите, които работят зле с непрекъснати данни (например, някои дървета за вземане на решения), да използват характеристиките по-ефективно.
• Помага да се идентифицират нелинейни зависимости между характеристиките и целевата променлива.
• Намалява размерността и увеличава интерпретируемостта на модела.

Пример: ако има характеристика "възраст" от 0 до 100, може да се раздели на бинове: 0-18, 19-35, 36-60, 61+. Вместо точната възраст, моделът ще работи с категории, което понякога подобрява качеството и стабилността.