Kaip atlikti faktorių binarizaciją, pavyzdžiui, amžių?

Faktorių binarizacija yra nuoseklių arba kategorinių požymių paversti į binarinius (0/1) požymius. Pavyzdžiui, amžiaus atveju tai dažnai daroma skirstant į intervalus (binning) ir kuriant binarinius indikatorius kiekvienam intervalui.

Pavyzdinis požiūris:

1. Nustatyti amžiaus intervalus, pvz.: 0-18, 19-35, 36-60, 60+.
2. Kiekvienam intervalui sukurti binarinį požymį, kuris yra 1, jei amžius patenka į tą intervalą, kitaip 0.

Tai leidžia modeliui atsižvelgti į nelinijines priklausomybes ir supaprastina darbą su kategoriniais duomenimis.

Pavyzdys naudojant Python ir pandas:

import pandas as pd

ages = pd.Series([15, 23, 37, 65])
bins = [0, 18, 35, 60, 120]
labels = ['0-18', '19-35', '36-60', '60+']
categories = pd.cut(ages, bins=bins, labels=labels)
dummies = pd.get_dummies(categories)
print(dummies)

Rezultatas: binariniai stulpeliai kiekvienam amžiaus intervalui.

Taip pat galima naudoti slenksčio binarizaciją, pavyzdžiui, sukurti požymį "vyresnis nei 30 metų" (0 arba 1).

Pasirinkimas priklauso nuo užduoties ir modelio: kai kurie modeliai geriau veikia su binariniais kintamaisiais, kiti – su nuoseklais.