J'ai enroulé plusieurs exemples de binning de moyenne égale, en utilisant scipy, mais je me demande s'il est possible d'utiliser la bibliothèque pour le binning égal-largeur ou -depth.binning égal-largeur et égal-profondeur, en utilisant scipy
En fait, je suis bien à l'aide d'autres bibliothèques, non seulement scipy
Je ne pouvais pas résister à essayer RapidMiner à cet effet. J'ai créé un ensemble de deviates gaussiens aléatoires avec ce script.
>>> import random
>>> with open('gaussian.txt', 'w') as gaussian:
... for n in range(100):
... _ = gaussian.write(str(random.gauss(0,1))+'\n')
J'ai utilisé la version gratuite de RapidMiner Studio.
J'ai chargé les données en suivant le bouton Add Data. Ensuite, j'ai 'conçu' mon calcul dans le volet 'Process', comme ceci.
Pour obtenir ce que vous faites glisser-déposer l'ensemble de données « Récupérer gaussienne » dans le volet gauche près du sommet, et le « Discrétiser » dans le volet inférieur gauche. J'ai trouvé qu'un formulaire de recherche facilitait la recherche de ce dernier élément en utilisant 'binning' comme terme de recherche.
J'ai défini 'taille des casiers' pour 'Discrétiser' et connecté deux composants entre eux et le 'res' qui semble signifier 'sortie'.
Les résultats ont inclus cette information.
Ne vous attendez pas que tout besoin d'une bibliothèque.
Les deux bombardements peuvent être implémentés dans 1 ou 2 lignes de code Python si vous y pensez pendant une minute. Il vous faut probablement plus de temps pour trouver/installer/étudier une bibliothèque que de simplement écrire ce code vous-même.
Je ne peux pas répondre à votre question. Je viens de remarquer que rapidminer a quelques options intéressantes sur ces lignes: https://docs.rapidminer.com/studio/operators/cleansing/binning/discretize_by_frequency.html. –