python 数据最优分箱 / 张生荣

python实现连续变量最优分箱详解--CART算法

关于变量分箱主要分为两大类:有监督型和无监督型对应的分箱方法: A. 无监督:(1) 等宽 (2) 等频 (3) 聚类 B. 有监督:(1) 卡方分箱法(ChiMerge) (2) ID3.C4.5 ...

背景当前很多文章尝试过最优分箱,python上也有cut等方法进行等宽分箱.为了方便日后输出结果以及分箱要求.做一个简单的轮子以供大家日后使用.很多能用其他轮子的地方也没有多余出力,也不托大会比别人 ...

目录前言思路类型一:数字类型二:元组附:利用Python的cut方法可以对数据进行分箱. 总结前言博主最近工作中刚好用到数据分箱操作(对相同数据进行遍历比较,避免了全部遍历比较,大大减少 ...

原理很简单,初始分20箱或更多,先确保每箱中都含有0,1标签,对不包含0,1标签的箱向前合并,计算各箱卡方值,对卡方值最小的箱向后合并,代码如下 import pandas as pd import ...

目录 1.cut()可以实现类似于对成绩进行优良统计的功能,来看代码示例. 2.qcut()可以生成指定的箱子数,然后使每个箱子都具有相同数量的数据 1.cut()可以实现类似于对成绩进行优良统计的功 ...

对于百分位数,相信大家都比较熟悉,以下解释源引自百度百科. 百分位数,如果将一组数据从小到大排序,并计算相应的累计百分位,则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数.可表示为:一组n个观测值 ...

概念箱线图通过数据的四分位数来展示数据的分布情况.例如:数据的中心位置,数据间的离散程度,是否有异常值等. 把数据从小到大进行排列并等分成四份,第一分位数(Q1),第二分位数(Q2)和第三分位数(Q ...

Python实现连续数据的离散化处理主要基于两个函数,pandas.cut和pandas.qcut,前者根据指定分界点对连续数据进行分箱处理,后者则可以根据指定箱子的数量对连续数据进行等宽分箱处理,所 ...

笔者之前用R开发评分卡时,需要进行分箱计算woe及iv值,采用的R包是smbinning,它可以自动进行分箱.近期换用python开发, 也想实现自动分箱功能,找到了一个woe包,地址https:// ...

解决的问题: 1.实现了二分类的卡方分箱: 2.实现了最大分组限定停止条件,和最小阈值限定停止条件: 问题,还不太清楚,后续补充. 1.自由度k,如何来确定,卡方阈值的自由度为分箱数-1,显著性水平 ...

在python 较新的版本中,pandas.qcut()这个函数中是有duplicates这个参数的,它能解决在等频分箱中遇到的重复值过多引起报错的问题: 在比较旧版本的python中,提供一下解决办 ...

一.项目环境开发工具:RStudio R:3.5.2 相关包:infotheo,discretization,smbinning,dplyr,sqldf 二.导入数据 # 这里我们使用的是鸢尾花数据 ...

目录一.概念介绍二.数据展示三.数据导入四.画图总结一.概念介绍箱型图(box-plot),又称为箱线图,盒型图,盒须图.在数据探索阶段或者描述性分析过程中,我们常常用于展示多类连续型数 ...

目录前言 1.between & loc 2.cut 3.qcut 4.value_counts 前言使用 Pandas 的between .cut.qcut 和 value_count离 ...

当一个 .txt 文件的数据过于庞大,此时想要对数据进行排序就需要先将数据进行切割,然后通过归并排序,最终实现对整体数据的排序.要实现这个过程我们需要进行以下几步:获取总数据行数:根据行数按照自己的需 ...

何为数据抽样: 抽样是数据处理的一种基本方法,常常伴随着计算资源不足.获取全部数据困难.时效性要求等情况使用. 抽样方法: 一般有四种方法: 随机抽样直接从整体数据中等概率抽取n个样本.这种方法优势 ...

目录基本思路我总结大概有三步: 1. 先申明使用sankey 2. 使用add 添加对sankey图的配置信息 3. 最后render生成html文件展示首先介绍一下什么是桑葚图? 桑基图(San ...

目录 XPath XPath使用方法 xpath解析原理: 安装lxml 案例-58二手房 XPath XPath即为XML路径语言(XML Path Language),它是一种用来确定XML文档中 ...

目录遇见 Mito 如何启动 Mito 数据透视表 Mito 令人印象深刻的功能可视化数据自动代码生成 Mito 安装 JupyterLab 是 Jupyter 主打的最新数据科学生产工具,某种 ...