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机器学习模型为什么要将特征离散化
imgtec.eetrend.com, Feb. 07, 2020 –
在学习机器学习中,看过挺多案例,看到很多人在处理数据的时候,经常把连续性特征离散化。为此挺好奇,为什么要这么做,什么情况下才要做呢。
一、离散化原因
数据离散化是指将连续的数据进行分段,使其变为一段段离散化的区间。分段的原则有基于等距离、等频率或优化的方法。数据离散化的原因主要有以下几点:
1、算法需要
比如决策树、朴素贝叶斯等算法,都是基于离散型的数据展开的。如果要使用该类算法,必须将离散型的数据进行。有效的离散化能减小算法的时间和空间开销,提高系统对样本的分类聚类能力和抗噪声能力。