Скачать или смотреть Бинирование непрерывных данных в Python | Бинирование по равной ширине и равной частоте с помощью...

GitHub: https://github.com/knodax-labs-demo/a...

Узнайте, как преобразовывать непрерывные числовые данные в содержательные категории, используя методы биннинга в Python. В этом практическом руководстве вы выполните биннинг по равной ширине и равной частоте с помощью библиотеки Pandas, а также визуализируете результаты с помощью Matplotlib.

Мы пошагово рассмотрим:
Загрузку и исследование набора данных с помощью Pandas
Выполнение биннинга по равной ширине (равномерный интервал) для столбца Age
Выполнение биннинга по равной частоте (квантиль) для столбца Income
Понимание различий размеров бинов в зависимости от распределения
Визуализацию исходных и бинированных данных с помощью гистограмм и столбчатых диаграмм
Сравнение методов pd.cut() и pd.qcut()
Узнаем, как биннинг поддерживает рабочие процессы проектирования признаков и машинного обучения

Это руководство идеально подходит для:
✔ Аналитиков данных
✔ Специалистов по работе с данными
✔ Начинающих изучать Pandas
✔ Студентов, готовящихся к темам, связанным с машинным обучением или предварительной обработкой данных
✔ Всех, кто хочет понять, как биннинг влияет на интерпретацию данных

📌 Основные используемые функции
pd.cut() → Биннинг по равной ширине
pd.qcut() → Равночастотный Биннинг
plt.hist() и plt.bar() → Визуализация распределений

📌 Что вы узнаете
Как биннинг упрощает непрерывные переменные
Как биннинг на основе квантилей решает проблемы с искаженными данными
Когда использовать биннинг равной ширины или равной частоты
Как биннинг данных улучшает моделирование и анализ

Если это видео было вам полезным, поставьте лайк, оставьте комментарий и подпишитесь, чтобы получать больше практических руководств по анализу данных.