Дискретность непрерывных функций - Discretization of continuous features

В статистика и машинное обучение, дискретизация относится к процессу преобразования или разделения непрерывного атрибуты, Особенности или переменные к дискретному или номинальный атрибуты / особенности / переменные /интервалы. Это может быть полезно при создании функций вероятности массы - формально в оценка плотности. Это форма дискретизация в целом, а также биннинг, как при создании гистограмма. Всякий раз, когда непрерывный данные дискретизированы, всегда есть некоторое количество ошибка дискретизации. Цель состоит в том, чтобы уменьшить сумму до рассматриваемого уровня. незначительный для моделирование под рукой.

Обычно данные разбиваются на разделы K равная длина / ширина (равные интервалы) или K% от общих данных (равные частоты).[1]

Механизмы дискретизации непрерывных данных включают: Файяд И метод MDL Ирани,[2] который использует взаимная информация рекурсивно определять лучшие бины, CAIM, CACC, Ameva и многие другие[3]

Известно, что многие алгоритмы машинного обучения позволяют создавать более качественные модели за счет дискретизации непрерывных атрибутов.[4]

Программного обеспечения

Это неполный список программного обеспечения, реализующего алгоритм MDL.

Смотрите также

использованная литература

  1. ^ Clarke, E.J .; Бартон, Б.А. (2000). «Энтропия и MDL-дискретизация непрерывных переменных для байесовских сетей доверия» (PDF). Международный журнал интеллектуальных систем. 15: 61–92. Дои:10.1002 / (SICI) 1098-111X (200001) 15: 1 <61 :: AID-INT4> 3.0.CO; 2-O. Получено 2008-07-10.
  2. ^ Fayyad, Usama M .; Ирани, Кеки Б. (1993) «Многоинтервальная дискретизация атрибутов с непрерывным значением для обучения классификации» (PDF). HDL:2014/35171., Proc. 13-й Int. Совместная конф. по искусственному интеллекту (Q334 .I571 1993), стр. 1022-1027.
  3. ^ Dougherty, J .; Кохави, Р.; Сахами М. (1995). "Контролируемая и неконтролируемая дискретизация непрерывных функций ". В A. Prieditis & S. J. Russell, eds. Работа. Морган Кауфманн, стр. 194-202.
  4. ^ Коциантис, С .; Канеллопулос, Д. (2006). «Методы дискретизации: недавний обзор». Международные транзакции GESTS в области компьютерных наук и инженерии. 32 (1): 47–58. CiteSeerX  10.1.1.109.3084.