값 구간화(Binning)
연속형 값의 경우, 숫자 열의 정확한 수치 자체보다는 그 값이 어느 구간(bucket)에 속하는지가 더 중요할 때가 많아요. 이는 값을 시각화하거나 Machine Learning 모델을 단순화할 때 유용합니다. 주로 나이, 키, 임금처럼 정밀도가 가장 중요한 이슈가 아닌 연속형 변수에 사용돼요.
구간은 pd.cut(df['column_name'], bins)로 만들며, 여기서 bins는 균등 간격 구간의 개수를 나타내는 정수이거나 구간 경계를 지정한 리스트가 될 수 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 Machine Learning 특성 공학
실습형 인터랙티브 연습
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# Bin the continuous variable ConvertedSalary into 5 bins
so_survey_df['equal_binned'] = ____(so_survey_df['ConvertedSalary'], ____)
# Print the first 5 rows of the equal_binned column
print(so_survey_df[['equal_binned', 'ConvertedSalary']].head())