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KBins离散化（KBinsDiscretizer）

组件名称KBins离散化（KBinsDiscretizer）
工具集机器学习/特征/特征转换/KBins离散化（KBinsDiscretizer）
组件作者雪浪云-燕青
文档版本1.0
功能KBins离散化（KBinsDiscretizer）算法
镜像名称ml_components:3
开发语言Python

组件原理​

将连续特征划分为离散特征值。 某些具有连续特征的数据集会受益于离散化，因为离散化可以把具有连续属性的数据集变换成只有名义属性(nominal attributes)的数据集。

组件​

  • 组件图：

输入桩​

支持单个csv文件输入。

输入端子1​

  • 端口名称： 训练数据
  • 输出类型： Csv文件
  • 功能描述： 输入用于训练的数据

输出桩​

支持Csv文件输出。

输出端子1​

  • 端口名称： 输出数据
  • 输出类型： Csv文件
  • 功能描述： 输出处理后的结果数据

输出端子2​

  • 端口名称： 输出模型
  • 输出类型： sklearn文件
  • 功能描述： 输出训练后的模型

参数配置​

桶个数​

  • 功能描述：需要产生的分桶的个数
  • 必选参数：是
  • 默认值：5

编码​

  • 功能描述：用于对转换后数据进行编码的策略
  • 必选参数：是
  • 默认值：ordinal

策略​

  • 功能描述：用于决定分桶宽度的方法
  • 必选参数：是
  • 默认值：quantile

目标字段​

  • 功能描述： 目标字段
  • 必选参数： 是
  • 默认值： （无）

使用方法​

  • 加组件拖入到项目中
  • 与前一个组件输出的端口连接（必须是csv类型）
  • 点击运行该节点

测试用例​

模板​

右面板配置​

  • 参数设置：

  • 字段设置：

输入的数据：​

输出的结果：​

  • 输出数据：

  • 输出模型：