对分类变量的低频级别进行分组是一种常见的数据预处理技术,旨在提高机器学习模型的性能和稳定性。当分类变量中存在低频级别时,这些级别的样本数量较少,可能导致模型对其预测能力较弱。通过将这些低频级别进行分组,可以减少模型对于少数样本的过拟合风险,并提高模型的泛化能力。
分类变量的低频级别分组可以通过以下步骤实现:
分类变量的低频级别分组可以提高机器学习性能的原因包括:
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