连续属性值域划分的离散化方法研究
连续属性的离散化一直是做分类模型时绕不开的点,尤其你用C5.0决策树的时候,区间怎么分,直接影响最终效果。论文研究-一种连续属性值域划分的离散化新方法.pdf里讲的这个方法,还挺实用的。
新的离散化函数挺有意思,关键不是简单分区间,而是看属性和类别之间的依赖关系,再来决定怎么划分。这就比那种“按等宽、等频来切”的方式聪明多了,分得更贴合数据本身。
再一个亮点是用到了变精度粗糙集,主要是为了控制信息丢失。说白了,就是既能压缩数据,又不容易把关键特征给弄没了。对做特征工程的你来说,这点蛮关键的。
要是你正在搭决策树模型,或者搞属性约简那一套,这篇论文值得一看。顺手也整理了些相关资源,比如MATLA
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2025-06-22
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数据挖掘
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2025-07-01
区间数据离散化方法
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2024-08-10