Många övervakade maskininlärningsalgoritmer kräver ett diskret funktionsutrymme. I detta dokument granskar vi tidigare arbete med kontinuerlig diskretisering av funktioner, identifierar metoders egenskaper och genomför en empirisk utvärdering av flera metoder. Vi jämför binning, en oövervakad diskretiseringsmetod, med entropibaserade och renhetsbaserade metoder, som är övervakade algoritmer. Vi fann att prestandan hos Naive-Bayes algoritm avsevärt förbättrades när funktioner diskretiserades med hjälp av entropi-baserad metod. I själva verket, över de 16 testade datauppsättningar, den diskretiserade versionen av Naive-Bayes något överträffade C4.5 i genomsnitt. Vi visar också att i vissa fall, prestandan hos C4.5 induktionsalgoritmen avsevärt kan förbättras om funktioner diskretiserades i förväg; i våra experiment, prestandan aldrig markant degraderas, ett intressant fenomen med tanke på det faktum att C4.5 är kapabel till lokalt diskretiserande funktioner.
Dougherty och Al. granskade befintliga variabla diskretiseringsmetoder, jämförde tre av dem (dvs. lika bredd intervall, entropi-baserad, och renhet-baserad) i djup på 16 datauppsättningar, och fann att den globala entropi-baserade en utförde bäst i genomsnitt REF.
Supervised and Unsupervised Discretization of Continuous Features
{'venue': 'MACHINE LEARNING: PROCEEDINGS OF THE TWELFTH INTERNATIONAL CONFERENCE', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}