किसी वैरिएबल का डि्स्क्रीटाइज़ेशन
कंटीन्युअस वैरिएबल्स के लिए predictor insight ग्राफ बनाने से पहले, आपको उन्हें डिस्क्रीटाइज़ करना होता है। Python में, आप pandas कॉलम्स को qcut मेथड से डिस्क्रीटाइज़ कर सकते हैं।
यह जाँचने के लिए कि वैरिएबल अच्छे से डिस्क्रीटाइज़ हुआ है, आप groupby मेथड का उपयोग करके सत्यापित कर सकते हैं कि बिन्स का आकार बराबर है:
print(basetable.groupby("discretized_variable").size()
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Python में प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स परिचय
अभ्यास निर्देश
qcutमेथड का उपयोग करकेtime_since_last_donationवैरिएबल को 10 ग्रुप्स में डिस्क्रीटाइज़ करें। इस वैरिएबल को "bins_recency" नाम के नए कॉलम में असाइन करें.groupbyमेथड का उपयोग करके जाँचें कि बिन्स का आकार लगभग बराबर है.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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())