数据分箱或桶化是一种数据预处理方法，我们用它来最小化微小观察误差的影响。在这个过程中，原始数据值会被划分为称为“箱子”的小区间，然后替换为该区间计算出的总体值。这不仅对输入数据有平滑效果，而且在处理小数据集时，还可以减少过拟合的机会。
为什么分箱很重要？
- 数据平滑：分箱帮助我们减少微小观察变化的影响，从而有效地平滑数据。
- 异常值缓解：通过将数值分组到箱子中，它可以降低异常值的影响。
- 改进分析：将连续数据离散化简化了数据分析，并有助于更好的可视化。
- 特征工程：在预测建模中，分箱后的变量可能更加直观且有用。
分箱技术的类型
根据箱子的定义方式，我们可以将分箱技术大致分为三类：
1. 等宽分箱
每个箱子具有相同的宽度，通过将数据范围划分为 n 个区间来确定。
公式：
\text{箱子宽度} = \frac{\text{最大值} – \text{最小值}}{n}
- 优点：实现简单，易于理解。
- 缺点：可能会导致各箱子内的数据分布极不均匀。
2. 等频分箱
每个箱子包含大致相同数量的数据点。
- 优点：确保箱子大小平衡，避免出现稀疏的箱子。
- 缺点：箱子的宽度可能会有显著差异。
分箱的步骤
- 排序数据：将变量的值按升序排列。
- 定义箱子边界：根据选择的分箱方法，确定区间范围。
- 分配数据点到箱子：根据每个数据点的值，将其分配到对应的箱子中。
分箱技术的实现
下面的代码展示了数据处理中常用的两种分箱技术，并使用条形图将这两种分箱方法可视化，以便清晰地比较每种情况下的数据分组方式。
Python
CODEBLOCK_84b83a16
输出 :
Equal Frequency Binning: [[5, 10, 11, 13], [15, 35, 50, 55], [72, 92, 204, 215]]
Equal Width Binning: [[5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72], [92], [204, 215]]
这里展示了等频和等宽分箱结果的图表：
- 等频分箱：数据值被分到具有大致相同元素数量的箱子中。
- 等宽分箱：数据值按相等的区间范围分组，而不考虑每个箱子中的元素数量。
分箱的应用
- 数据预处理：通常用于通过将连续变量转换为分类变量来为机器学习模型准备数据。
- 异常检测：通过分箱数据并分析其分布，帮助我们识别异常或离群点。
- 数据可视化：用于直方图和条形图中，以表示数据的频率分布。
- 特征工程：创建分类特征，可以增强某些机器学习模型的性能。
分箱的挑战
- 信息丢失