ビニング
より一般的なデータ処理におけるビニングは、離散化とも言い、データの濃度を減らすための前処理手法の一つである。ビニングを行うことで、データに含まれる誤差や分散といった「雑音」を排して適切な値を補完し、見通しを良くすることで、データから構成するモデルの質を向上させる可能性がある。
ビニングは、規則的に並んでいるデータの値を、隣接する値との間で評価し、適当な値で置換することで、データの局所的な平滑化を実現し、モデルの構成を容易にすることを狙う。規則的に並ぶデータは、いくつかの区間・階層、即ち「ビン」に配分され、各ビンの中で適当な値により平滑化する。ビンの区切り方には、標本数を一定にする分位数で区切る方法、値の範囲を一定にする固定幅を用いる方法がある。値の置換方法としては、ビンの中の平均値や中央値を採用する方法、ビンの中の標本のうち最大値・最小値を「境界値」として近い方の境界値を採用する方法、などがある。