binning: 수치 데이터의 비닝

In bit2r/kodlookr: Korean Help Resources for the dlookr Package

Description

binning()은 수치형 데이터를 비닝하여 범주형 데이터로 변환합니다.

Usage

binning(
  x,
  nbins,
  type = c("quantile", "equal", "pretty", "kmeans", "bclust"),
  ordered = TRUE,
  labels = NULL,
  approxy.lab = TRUE
)

Arguments

x	numeric. 비닝의 대상이 되는 수치 벡터
nbins	integer. 비닝할 빈(bin)의 개수. 필수 인수로 만약에 기술하지 않으면 nclass.Sturges의 결과가 사용됩니다.
type	character. 비닝 방법을 기술합니다. "quantile", "equal", "pretty", "kmeans", "bclust"에서 선택합니다. "quantile"는 동일한 분위수 구간의 브레이크포인트를 사용하여 비닝합니다. "equal"은 동일한 길이의 구간(interval)의 브레이크포인트를 사용하여 비닝합니다. "pretty"는 base::pretty() 함수를 활용하여 비닝합니다. "kmeans"는 stats::kmeans() 함수를 사용하여 k-mean 방법으로 비닝합니다. "bclust"는 e1071::bclust() 함수를 사용하여 bagged clustering 방법으로 비닝합니다. "kmeans"와 "bclust" 방법은 classInt::classIntervals() 함수를 사용하였습니다.
ordered	logical. 비닝된 결과를 ordered factor로 생성할지의 여부
labels	character. 각 수준에 사용할 라벨 이름
approxy.lab	logical. 큰 숫자의 프레이크포인트에 대해서 근사값의, 좀더 예쁜 값의 라벨을 취할지의 여부를 선택합니다. TRUE일 경우에는 근사값으로, FALSE일 경우에는 원래의 값을 라벨로 사용합니다.

Details

이 함수는 dplyr 패키지의 mutate, 혹은 transmute 함수와 사용하면 효율적으로 데이터를 비닝할 수 있습니다.

비닝의 이해를 위해서 vignette("transformation") 명령어로 비네트를 참고하세요.

Value

bins 클래스 객체. bins 클래스의 속성은 다음과 같습니다.

• class : "bins"

• type : 비닝 방법, "quantile", "equal", "pretty", "kmeans", "bclust".

• breaks : 비닝의 브레이크 포인트로, x의 간격을 정합니다.

• levels : 비닝된 범주형 데이터의 수준

• raw : 비닝 되기 전의 원(raw) 데이터로서의 수치 벡터

See Also

binning_by, print.bins, summary.bins, plot.bins.

Examples

# 예제를 위한 데이터 생성
heartfailure2 <- heartfailure
heartfailure2[sample(seq(NROW(heartfailure2)), 20), "platelets"] <- NA

# type 인수의 기본값인 "quantile"을 이용한 platelets 변수의 비닝
bin <- binning(heartfailure2$platelets)

# bins 클래스 객체의 출력
bin

# bins 클래스 객체의 요약
summary(bin)

# bins 클래스 객체의 시각화
plot(bin)

# labels 인수를 이용한 사례
bin <- binning(heartfailure2$platelets, nbins = 4,
              labels = c("LQ1", "UQ1", "LQ3", "UQ3"))
bin

# 다른 인수를 이용한 사례들
bin <- binning(heartfailure2$platelets, nbins = 5, type = "equal")
bin
bin <- binning(heartfailure2$platelets, nbins = 5, type = "pretty")
bin
bin <- binning(heartfailure2$platelets, nbins = 5, type = "kmeans")
bin
bin <- binning(heartfailure2$platelets, nbins = 5, type = "bclust")
bin

x <- sample(1:1000, size = 50) * 12345679
bin <- binning(x)
bin
bin <- binning(x, approxy.lab = FALSE)
bin

# 비닝된 결과의 추출
extract(bin)

# ------------------------------------
# dplyr 패키지와 파이프를 이용한 사례
# ------------------------------------
library(dplyr)

# 비닝된 결과를 death_event 변수별로 돗수를 구함
heartfailure2 %>%
 mutate(platelets_bin = binning(heartfailure2$platelets) %>%
          extract()) %>%
 group_by(death_event, platelets_bin) %>%
 summarise(freq = n()) %>%
 arrange(desc(freq)) %>%
 head(10)

 # 비닝된 결과를 death_event 변수별로 도수를 파악할 수 있는 시각화
 heartfailure2 %>%
   mutate(platelets_bin = binning(heartfailure2$platelets) %>%
            extract()) %>%
   target_by(death_event) %>%
   relate(platelets_bin) %>%
   plot()

bit2r/kodlookr documentation built on Dec. 19, 2021, 9:49 a.m.