分箱

python实现数据预处理之箱光滑

2）对转换后的数据集进行排序，利用分箱技术来光滑数据。假设有10个桶，实现“用箱均值光滑”、“用箱中位数光滑”、“用箱边界光滑”三种技术。
Ruoshuiss·2020-07-10 23:28

数据的分箱处理

前言数据分箱处理，即把一段连续的值切分成若干段，每一段的值看成一个分类。通常把连续值转换成离散值的过程，我们称之为分箱处理。
Python技术博文·2020-07-10 21:34

数据挖掘如何分箱以及如何对每个箱子中的数据进行平滑处理

参考：https://www.cnblogs.com/serena45/p/5559122.html分箱的方法：有4种：等深分箱法、等宽分箱法、最小熵法和用户自定义区间法。
暮雪成冰·2020-07-10 18:16

机器学习（十六）特征工程之数据分箱

1分箱简介数据分箱（也称为离散分箱或分段）是一种数据预处理技术，用于减少次要观察误差的影响，是一种将多个连续值分组为较少数量的“分箱”的方法。
致Great·2020-07-10 13:07

WMS在自动化生鲜物流行业中的应用

生鲜行业是一种特殊产品行业，不同的生鲜产品需要不同的温区保存，因此在分拣的时候就需要分箱运载。除了温区影响因素外，对于串味
TinyQY·2020-07-09 22:15

愚人节，我与京东客服MM的故事！

维氏标志��维氏在中国俗称“瑞士军刀”，他在05年收购了威戈品牌，维氏主打瑞士军刀，旗下威戈主打箱包，现在母公司也会出售一部分箱包，价格相对较高，而淘宝上所卖的瑞士军刀品牌都是中国货，跟乔丹一样是民族品牌
夏夜说投资·2020-07-09 11:28

数据挖掘期末考试

11数据光滑的分箱方法有哪些？12数据挖掘的主要功能
zhengqiang1·2020-07-09 00:37

关于点云滤波去噪的方法

为什么进行点云滤波处理：（1）点云数据密度不规则需要平滑（2）因为遮挡等问题造成离群点需要去除（3）大量数据需要下采样（4）噪声数据需要去除点云数据去噪滤波方法：双边滤波、高斯滤波、分箱去噪、KD-Tree
致宁·2020-07-08 21:26

Pandas玩转数据（十) -- 数据分箱技术Binning

Python3数据科学汇总：https://blog.csdn.net/weixin_41793113/article/details/99707225importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,DataFramescore_list=np.random.randint(25,100,size=20)score_listbins=[0
一叶之修·2020-07-08 20:11

汇总篇 风控建模 13大环节，让建模工作量化

2变量的准备工作各类变量的储备以及变量衍生工作3分箱卡方分箱作为主要分箱方式（也可Best-ks决策树分箱）核心基于公司对应客群4IV筛选针对所有变量进行筛选满足IV要求的变量5WOE满足
不安分 不焦虑·2020-07-07 20:07

数据预处理实战（1）

数据框的合并（1）横向合并（2）纵向合并3.7排序（ORDER）与替换（REPALCE）4.衍生变量与数据编码4.1apply函数4.2map函数5.数据描述6.数据质量6.1缺失值6.2异常7.数据分箱
whenif·2020-07-07 14:01

Microbiome：宏基因组分箱流程MetaWRAP简介

文章目录MetaWRAP—aflexiblepipelineforgenome-resolvedmetagenomicdataanalysis热心肠日报导读摘要背景结果结论主要结果点评参考文献猜你喜欢写在后面MetaWRAP—aflexiblepipelineforgenome-resolvedmetagenomicdataanalysis题目：MetaWRAP——灵活的宏基因组数据挖掘单菌基因组
刘永鑫Adam·2020-07-06 07:27

分箱宏基因组binning, MqaxBin, MetaBin, VizBin

前情提要如果您在学习本教程中存在困难，可能因为缺少背景知识，建议先阅读本系统前期文章宏基因组分析理论教程微生物组入门圣经+宏基因组分析实操课程1背景知识-Shell入门与本地blast实战2数据质控fastqc,Trimmomatic,MultiQC,khmer3组装拼接MEGAHIT和评估quast4基因注释Prokka5基于Kmer比较数据集sourmash5基于Kmer比较数据集sourma
刘永鑫Adam·2020-07-06 07:25

数据预处理与关联

噪声数据：分箱(按箱平均值、按箱中指、按箱边界)、聚类、回归、计算机和人工检查结合数据集成实体识别属性冗余数据重复数据值冲突的检测与处理数据交换平滑聚类
un_lock·2020-07-05 18:42

pandas进行数据分析

统计每列所有属性的个数df.value_counts(ascending=True/False,bins=1)"""ascending为False从大到小bins对于很多离散的数据而，可以设置区间"""#连续属性离散化分箱函数
鑫获·2020-07-04 16:00

Python倒排索引函数

矩阵值是连续的，需要分箱。
fjssharpsword·2020-07-04 15:32

特征离散化（一） 之 卡方分箱

卡方分箱作为最经典的离散化方法之一，最近做项目需要用到时，却发现这么经典的功能python竟然没有官方的封装库。
SkullSky·2020-07-04 08:21

信用评分模型详解（上）之 评分卡模型

介绍完分箱算法后，就不得不介绍一下评分卡模型了。评分卡模型由于在业务层面具有良好的解释性，在数据挖掘方面（如风控）仍深受欢迎。前提假设目前，主流的评分卡模型仍以逻辑回归模型为主要模型。
SkullSky·2020-07-04 08:50

信用评分模型详解（下）之 信用评分系统搭建

过程主要包括变量分箱、变量的WOE（证据权重）变换和变量选择（IV值）、逻辑回归估算。
SkullSky·2020-07-04 08:50

特征离散化（五） 之 评分卡最优分箱

1.卡方分箱之评分卡最优分箱评分卡最优分箱在构建评分卡模型时经常使用。
SkullSky·2020-07-04 08:49

风控建模专栏：日志记录&内容发布

风控建模篇：卡方分箱篇PART3.1风控建模卡方分箱步骤详解篇发布时间：2019年02月11日PART3.2风控建模卡方分箱前期数据处理篇发布时间：2019年02月13日PART3.3风控建模卡方分箱计算篇发布时间
不安分 不焦虑·2020-07-02 16:16

d3.histogram直方图

apihistogram(data)返回一个分箱数组，每个分箱中包含部分data中的数据，还包含三个额外的属性：length:数据的个数x0：分箱的最小值x1：分箱的最大值。
神以灵·2020-07-02 06:38

R绘图 第五篇：绘制散点图（ggplot2）

geom_dotplot，当使用geom_dotplot绘图时，point的形状是dot，不能改变点的形状，因此，geom_dotplot叫做散点图（ScatterPlot），通过绘制点来呈现数据的分布，对点分箱的方法有两种
albh81462·2020-07-01 16:10

【数据分析】数据预处理中的数据变换

目录数据变换二值化（Binarization）离散化（Discretization）（特征分箱）哑编码（Dummycoding）标准化（Standardization）规范化（Normalization
YYIverson·2020-07-01 15:52

（信贷风控三）申请评分卡中的数据预处理和特征衍生（下）

申请评分卡中的数据预处理和特征衍生（下）在上一遍申请评分卡中的数据预处理和特征衍生（上），我们主要讲解了构建信用风险类型的特征特征分箱WOE编码也就是对应图中（数据预处理、特征构造）这篇文章我们主要讲解特征选择
路易三十六·2020-07-01 11:10

你想要的宏基因组-微生物组知识全在这(2020.03)

2019.7)易生信-扩增子教程Webserver在线分析平台相关软件和数据库教程宏基因组分析高分文章和图书推荐软件评测和简介教程系列有参分析Read-based无参Assembly-based功能注释数据库分箱专题统计分析及可视化参考基因
刘永鑫Adam·2020-07-01 06:08

数据分析练习

知识结构数据离散化及分箱操作在实际的数据处理过程中，有时需要
smallpot1992·2020-07-01 04:26

你想要的宏基因组-微生物组知识全在这(2020.5)

2020.2)易生信-扩增子教程Webserver在线分析平台相关软件和数据库教程宏基因组分析高分文章和图书推荐软件评测和简介教程系列有参分析Read-based无参Assembly-based功能注释数据库分箱专题统计分析及可视化参考基因
刘永鑫Adam·2020-07-01 00:42

还能这样？把 Python 自动翻译成 C++

1.常见的特征工程逻辑常见的特征工程逻辑有：分箱/分桶离散化log/exp对数/幂等mathnumpy常见数学运算特
jeanron100·2020-06-30 05:11

python评分卡建模-卡方分箱

今天主要给大家讲讲卡方分箱算法ChiMerge。先给大家介绍一下经常被提到的卡方分布和卡方检验是什么。
慢爬小蜗牛（涉及版权私聊我，让我删就删）·2020-06-30 01:01

常用的特征工程方法都有哪些，举例说明

在处理数据中,我们经常需要对离散数据来做特征工程处理,目录一.什么是特征工程1.定义2.目的二.常用方法1.时间戳处理2.分解类别属性3.分箱/分区4.交叉特征5.特征选择6.特征缩放7.特征提取一.什么是特征工程
素笺清风·2020-06-29 16:49

利用python对一份AQI数据进行分析与预测

填充数据2.2异常值2.2.1异常值探索2.2.1.1describle方法2.2.1.23σ方法2.2.1.3箱线图2.2.2异常值处理2.2.2.1对数转换2.2.2.2使用边界值替换2.2.2.3分箱离散化
高雅_GaoYa·2020-06-29 13:53

python数据清洗学习笔记--数据预处理

python数据清洗学习笔记–数据预处理文章目录python数据清洗学习笔记--数据预处理1、重复值处理2、缺失值处理3、异常值处理4、数据离散化处理4-1、等宽分箱4-2、等频分箱1、重复值处理•数据清洗一般先从重复值和缺失值开始处理
高雅_GaoYa·2020-06-29 13:21

机器学习笔记（三）——归一化、KD树、数值型特征无量纲化、数值型特征分箱等

一、数据归一化（一）使用数据归一化的目的在数据处理中，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。通常的数据归一化方法有两种：最值归一化（normalization）:把所有数据映射到0-1之间。最值归一化的使用范
爱学习的老青年·2020-06-29 08:12

评分卡模型python实现

评分卡模型python实现文章目录评分卡模型python实现一、实现步骤二、数据预处理1.加载数据以及去极值2.缺失值处理3.数据分箱3.1WOE(WeightofEvidence)3.2IV(informationvalue
Audrey_Meng·2020-06-29 06:09

数据挖掘如何分箱以及如何对每个箱子中的数据进行平滑处理

参考：https://www.cnblogs.com/serena45/p/5559122.html分箱的方法：有4种：等深分箱法、等宽分箱法、最小熵法和用户自定义区间法。
dream_uping·2020-06-29 06:33

数据研发学习笔记08：数据预处理

文章目录1数据预处理基本思想2数据规范化2.1最小-最大法（min-maxnormalization）2.2零均值规范化（z-score）3数据离散化3.1等距离（equal-distance）分箱3.2
Lynn Wen·2020-06-29 02:50

数据分析之信用风险评分卡建立

使用机器学习构建信用卡评分模型，对新样本做出预测环境和工具：Rstudio，prettyR，smbinning流程：1.数据探索：完全缺失字段，以及二分类变量正类缺失的字段进行删除，对异常值采取盖帽法进行替换2对变量进行分箱操作
Qin.er·2020-06-29 02:53

信贷评分卡--开发流程篇

四、变量筛选4.1.IV和WOE4.2.第二次筛选：相关性分析4.3.衍生变量（组合变量）五、变量分箱六、建立模型6.1.logit变换函数推导6.2.如何将logistic回归系数转化为信用评分七、模型验证八
Miki_onlyone·2020-06-29 02:30

卡方分箱(Chi Merge 算法)

卡方分箱原理及实现(ChiMerge算法)一.卡方分布卡方分布的定义:若k个独立的随机变量Z1,Z2,…,Zk满足标准正态分布N(0,1),则这k个随机变量的平方和:X=∑i=1kZi2X=\sum_{
troysps·2020-06-26 20:53

离散化/分箱/分组（Discretization / binning / Interactive grouping）

1、监督离散化（superviseddiscretization）考虑类别信息（已知X的值和Y的值）。检验方法如：卡方检验（ChiMerge慢、Chi-square、Chi2、CAIM、CACC、ameva），信息增益，基尼指数，最短描述长度原则（MDLP，基于熵），WoE等。（1）最优准则：基于“树结构准则”查找最佳分组（条件推理树ConditionalInferenceTrees,initia
textboy·2020-06-26 18:14

【评分卡】评分卡入门与创建原则——分箱、WOE、IV、分值分配

在评分卡建模中，变量分箱（binning）是对连续变量离散化（discretization）的一种称呼。要将logistic模
scxyz_·2020-06-26 14:34

分箱、WOE、IV的计算

%matplotlibinlineimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportwarningsfromscipyimportstatswarnings.filterwarnings('ignore')plt.style.use("seaborn")plt.rc('font',f
莫问收获，但问耕耘·2020-06-26 14:45

评分卡模型之特征工程中的BadRate单调与特征分箱之间的联系

BadRate：坏样本率，指的是将特征进行分箱之后，每个bin下的样本所统计得到的坏样本率badrate单调性与不同的特征场景：在评分卡模型中，对于比较严格的评分模型，会要求连续性变量和有序性的变量在经过分箱后需要保证
Michael_Shentu·2020-06-26 09:30

Pandas入门第二章之数据清洗之数据变化

前言：本节介绍主要介绍三个东西，第一重复值得删除，第二数据的映射，第三数据的离散化和分箱、第四如何发现并处理异常值。切记这里讲的比较简单，如果想要熟练使用pandas的话，参加几个比赛还是必要的。
YYLin-AI·2020-06-25 21:49

利用pandas实现连续数据的离散化处理(分箱操作)

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，所谓等宽指的是每个箱子中的数据量是相同的
Backcanhave7·2020-06-25 19:35

评分卡建模流程

3.数据预处理：变量筛选，变量分箱，WOE转换、样本抽样。4.模型开发：逻辑回归拟合模型。5.模型评估：常见几种评估方法，ROC、KS等。6.生成评分卡1.数据准备因为不同评级模型所需要的数据也是不
陆一可·2020-06-24 21:26

逻辑回归模型结果转为标准评分卡Ⅱ

为分箱后的取值个数；为变量第个取值对应的WOE；为二元变量，若取分箱后的第个值，则=1，否则=0。最终评分卡展示如下：变量取值WOE分值基准点--X1x11w11x12w1
dt_lizhen·2020-06-24 11:51

Spark ML 去除噪声(离群值)的方法

------------------1.Bucketizer----------------------------------分箱（分段处理）将（连续数值）转换为离散类别。
www.thutmose.cn·2020-06-24 08:43

（一）python-申请评分卡模型

#简介本文通过使用LendingClub的数据，采用卡方分箱（ChiMerge）、WOE编码、计算IV值、单变量和多变量（VIF）分析，然后使用逻辑回归模型进行训练，在变量筛选时也可尝试添加L1约束或通过随机森林筛选变量
flyingool·2020-06-24 05:41
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