Začněte nyníZačněte zdarma

Diskretizace proměnné

Aby bylo možné vytvořit grafy prediktorových přehledů pro spojité proměnné, je nejprve potřeba je diskretizovat. V Pythonu můžeš diskretizovat sloupce v pandas pomocí metody qcut.

Aby sis ověřil/a, že diskretizace proběhla správně, můžeš zkontrolovat, zda mají intervaly přibližně stejnou velikost, pomocí metody groupby:

print(basetable.groupby("discretized_variable").size()

Toto cvičení je součástí kurzu

Introduction to Predictive Analytics in Python

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Pomocí metody qcut diskretizuj proměnnou time_since_last_donation do 10 skupin. Výsledek ulož do nového sloupce s názvem "bins_recency".
  • Pomocí metody groupby ověř, že mají intervaly přibližně stejnou velikost.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Discretize the variable time_since_last_donation in 10 bins
basetable["bins_recency"] = pd.qcut(____,____)

# Print the group sizes of the discretized variable
print(basetable.groupby("____").size())
Upravit a spustit kód