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L'action `dataPreprocess.binning` est un outil fondamental en préparation de données (Data Preprocessing) pour le Machine Learning. Elle permet de réaliser une discrétisation non supervisée, c'est-à-dire de transformer des variables continues en variables catégorielles (ou 'bins'). Cette technique est essentielle pour simplifier les modèles, gérer les non-linéarités et améliorer la robustesse des algorithmes face aux valeurs aberrantes (outliers).
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.
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.