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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.
Führt eine unüberwachte Variablendiskretisierung durch. Diese Aktion ist nützlich für die Datenvorbereitung im maschinellen Lernen, bei der kontinuierliche Variablen in eine kleinere Anzahl von Klassen oder 'Bins' umgewandelt werden, um die Modellleistung zu verbessern oder Nichtlinearitäten zu erfassen.
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.