如何对连续数据进行分类？

Question

我有两个相关的连续变量，我想使用它们的组合值来预测第三个二元变量的值。如何对值进行离散化/归类？我不是在寻找聚类算法，我特别感兴趣的是获得“有意义的”离散类别，我可以随后在贝叶斯分类器中使用。论文，书籍，在线课程的指针，都非常感谢！

Answer 1

这是机器学习的本质和问题中研究最多的问题之一。

最小二乘回归，逻辑回归，支持向量机，随机森林被广泛应用于这类问题，称为二分类。

如果你的目标是对你的数据进行实用的分类，有几个库是可用的，比如python中的Scikits-learn和java中的weka。他们有一个很棒的文档。

但是，如果你想了解机器学习的本质，只需搜索(在这里或在谷歌上)机器学习资源。

Answer 2

如果你想成为一个真正的书呆子，生成一堆不同的离散化，然后在上面训练一个分类器，然后通过特征来描述离散化，然后在上面运行一个分类器，看看哪种离散化是最好的！？

一般来说，离散化更像是一门艺术，并且很好地理解了输入变量范围的含义。