Discretização de Recursos
A discretização de recursos é uma técnica usada em aprendizado de máquina and pré-processamento de dados to convert continuous variables into discrete categories or bins. This process is particularly useful when working with algorithms that perform better with categorical data or when the underlying relationships in the data are better captured through distinct categories rather than continuous values.
Continuous features, such as age or income, can take an infinite number of values, making it challenging for some algorithms to identify patterns. By discretizing these features, we group the continuous values into finite ranges or bins. For example, instead of using a continuous age value, we might categorize individuals into age groups like ’18-25′, ’26-35′, ’36-45′, etc.
Existem vários métodos para discretização de recursos, incluindo:
- Agrupamento por largura de intervalo: This method divides the range of the variável contínua em intervalos de tamanho igual.
- Agrupamento por frequência igual: Here, the data is divided so that each bin contains roughly the same number of observations.
- Agrupamento baseado em clustering: This approach uses algoritmos de agrupamento para agrupar pontos de dados semelhantes e formar categorias.
- Agrupamento baseado em árvore de decisão: Decision trees can identify the optimal cut points for discretization based on the target variable.
A discretização de recursos pode levar a uma melhora em desempenho do modelo, especially in situations where the relationship between the feature and the target variable is non-linear. However, it is essential to choose the right discretization method and the number of bins to avoid losing valuable information or introducing bias into the model.