Sürekli özelliklerin diskretizasyonu (binning) nedir ve neden yapılır?

Ayrım (veya binning), sürekli özellikleri diskret hale dönüştürme sürecidir ve bunları aralıklara (binlere) ayırır.

Bunun amacı nedir?

• Modeli basitleştirir, gürültü ve aykırı değerlerin etkisini azaltır.
• Sürekli verilerle iyi çalışmayan modellerin (örneğin, bazı karar ağaçları) özellikleri daha verimli kullanmasını sağlar.
• Özellikler ile hedef değişken arasındaki doğrusal olmayan bağımlılıkları ortaya çıkarmaya yardımcı olur.
• Boyutları azaltır ve modelin yorumlanabilirliğini artırır.

Örnek: "yaş" özelliği 0 ile 100 arasında ise, bunu 0-18, 19-35, 36-60, 61+ gibi binlere ayırabilirsiniz. Bu durumda, model tam yaşı yerine kategorilerle çalışır, bu da bazen kalite ve kararlılığı artırır.