Kako napraviti binarizaciju faktora, na primer starosti?

Binarizacija faktora je pretvaranje kontinuiranih ili kategorijskih karakteristika u binarne (0/1) karakteristike. Za starost, to se često radi deljenjem na intervale (binning) i kreiranjem binarnih indikatora za svaki interval.

Primer pristupa:

1. Definisati starosne intervale, na primer: 0-18, 19-35, 36-60, 60+.
2. Za svaki interval, kreirati binarnu promenljivu koja je 1 ako starost spada u taj interval, inače 0.

Ovo omogućava modelu da uzme u obzir nelinearne zavisnosti i pojednostavljuje rad sa kategorijskim podacima.

Primer u Pythonu sa 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)

Rezultat: binarne kolone za svaki starosni interval.

Takođe, može se koristiti pragovna binarizacija, na primer, kreiranjem karakteristike "stariji od 30 godina" (0 ili 1).

Izbor metode zavisi od zadatka i modela: neki modeli bolje rade sa binarnim promenljivima, drugi sa kontinuiranim.