➕ Как выбрать пороги бинов при преобразовании непрерывной целевой переменной в классы

Выбор порогов зависит от контекста и распределения данных. Один из подходов — использовать квантильное разбиение, чтобы классы были сбалансированы по числу примеров. Это полезно для предотвращения дисбаланса классов.

Если в данных видны естественные скопления значений или есть доменные границы (например, определённые температуры, при которых человеку комфортно), то лучше использовать именно их. Главное — избегать произвольных порогов, которые могут привести к крайне несбалансированным классам.

Библиотека собеса по Data Science