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The `binning` action in the `dataPreprocess` action set is a powerful tool for unsupervised variable discretization. It groups continuous numerical variables into a smaller number of 'bins'. This is a common data preparation step for many machine learning algorithms, as it can help manage outliers, reduce noise, and handle non-linear relationships. The action supports several methods for creating bins, such as equal-width (bucket), equal-frequency (quantile), or user-defined cutpoints.
L'action `catTrans` du set `dataPreprocess` est un outil fondamental en préparation de données (feature engineering). Elle permet de transformer des variables catégorielles en représentations numériques, ce qui est indispensable pour la plupart des algorithmes de machine learning. Cette action offre plusieurs stratégies, allant du simple regroupement de modalités rares (non supervisé) à des techniques d'encodage supervisées sophistiquées comme le 'Weight of Evidence' (WOE) ou le regroupement par arbre de décision, qui utilisent une variable cible pour créer des groupes optimaux.
La acción `binning` del conjunto de acciones `dataPreprocess` realiza una discretización no supervisada de variables. Este proceso, también conocido como agrupamiento, consiste en convertir variables continuas en un número finito de intervalos o 'bins'. Es una técnica fundamental en la preparación de datos para mejorar la robustez de los modelos, manejar valores atípicos y adaptar los datos a algoritmos que requieren entradas categóricas.