BinningVerfahren

Binning-Verfahren sind statistische Methoden zur Einteilung einer kontinuierlichen Größe in diskrete Intervalle, sogenannte Bins. Durch das Zusammenfassen einzelner Messwerte in Bins lassen sich Muster sichtbar machen, Rauschen reduzieren und Daten für weitere Verarbeitung vereinfachen. Typisch werden Binning-Verfahren verwendet, um Histogramme zu erzeugen, Daten zu verdichten oder Merkmale für maschinelles Lernen zu discretisieren.

Haupttypen umfassen gleichbreite Binning, bei dem der Wertebereich in Bins gleicher Breite unterteilt wird, und Gleichhäufigkeits-Binning, das so angelegt ist, dass in jedem Bin ungefähr dieselbe Anzahl Beobachtungen liegt. Adaptives Binning lässt Bin-Größen je nach Dichte der Daten variieren. Zur Bestimmung der Anzahl oder Breite von Bins existieren formale Regeln wie Sturges’ Regel, Scott’s Regel und die Freedman–Diaconis-Regel; fortgeschrittene Ansätze wie Bayesian Blocks passen Bin-Größen datengetrieben an Strukturen im Datensatz an.

Vorgehen: Zunächst werden die Bin-Kanten festgelegt, anschließend werden Werte den jeweiligen Bins zugeordnet. Innerhalb der Bins erfolgt eineAggregation, typischerweise als Zählung (Histogramm), Summe oder Mittelwert. Diese aggregierten Informationen dienen der Visualisierung oder der weiteren Analyse.

Anwendungen finden sich in der explorativen Datenanalyse, der Vorverarbeitung für maschinelles Lernen, in der Bild- und Spektraldatenverarbeitung sowie in den Natur- und Geowissenschaften, etwa Astronomie, Meteorologie oder Geoinformatik. Nachteile sind die Empfindlichkeit gegenüber der gewählten Bin-Größe und -Position: Zu wenige Bins verschleiern Details, zu viele Bins erhöhen Rauschen und Interpretationsaufwand. Bei Zeitreihen können Bin-Grenzen Artefakte verursachen, wenn Strukturen zeitlich bedeutend sind.