ビニング

ビニングは離散化とも呼ばれ、連続データおよび離散データのカーディナリティを減らすための手法です。ビニングでは、関連する複数の値をビンにグループ化して、個別値の数を減らします。

ビニングを行うと、モデルの質をほとんど落とすことなく、リソースの使用率やモデル作成の応答時間を大幅に向上させることが可能です。ビニングを行うと、属性間の関係が補強され、モデルの質が向上する場合があります。

監視ありビニングは、データの重要な特性を使用してビン境界を判断する高い知能を備える形式のビニングです。監視ありビニングでは、ターゲットとの結合分布を考慮した単一予測子のディシジョン・ツリーによってビン境界が特定されます。監視ありビニングは、量的属性と質的属性の両方に使用できます。