특정 변수의 이산화
연속형 변수로 예측 변수 인사이트 그래프를 만들려면, 먼저 변수를 이산화해야 해요. Python에서는 pandas의 qcut 메서드를 사용해 열을 이산화할 수 있습니다.
변수가 적절히 이산화되었는지 확인하려면, groupby 메서드를 사용해 구간(bin)의 크기가 대략 동일한지 확인해 보세요:
print(basetable.groupby("discretized_variable").size()
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 예측 분석 입문
연습 안내
qcut메서드를 사용해time_since_last_donation변수를 10개 그룹으로 이산화하세요. 이 값을 "bins_recency"라는 새 열에 저장하세요.groupby메서드를 사용해 각 구간(bin)의 크기가 대략 동일한지 확인하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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())