Kas ir nepārtrauktu īpašību diskretizācija (binning) un kam tā ir nepieciešama?

Diskretizācija (vai binning) ir process, kad nepārtrauktās īpašības tiek pārvērstas diskretās, sadalot tās intervālos (binos).

Kam tas ir nepieciešams?

• Vienkāršo modeli, samazinot trokšņa un izņēmuma vērtību ietekmi.
• Atļauj modeļiem, kas slikti darbojas ar nepārtrauktajiem datiem (piemēram, dažiem lēmumu kokiem), efektīvāk izmantot īpašības.
• Palīdz identificēt nelineāras atkarības starp īpašībām un mērķa mainīgo.
• Samazina dimensionalitāti un palielina modeļa interpretējamību.

Piemērs: ja ir īpašība "vecums" no 0 līdz 100, to var sadalīt binos: 0-18, 19-35, 36-60, 61+. Tā vietā, lai izmantotu precīzu vecumu, modelis strādās ar kategorijām, kas dažreiz uzlabo kvalitāti un stabilitāti.