woe分箱第10页

python 数据处理之分箱操作

什么是分箱？

yuxj记录学习·2020-07-12 11:03

python的等深分箱

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。

Damon_guang·2020-07-12 11:45

【数据建模特征分箱】特征分箱的方法

有监督的卡方分箱法(ChiMerge)自底向上的(即基于合并的)数据离散化方法。它依赖于卡方检验:具有最小卡方值的相邻区间合并在一起,直到满足确定的停止准则。

开心果汁·2020-07-12 03:11

评分卡模型剖析（woe、IV、ROC、信息熵）

摘要：信用评分卡模型在国外是一种成熟的预测方法，尤其在信用风险评估以及金融风险控制领域更是得到了比较广泛的使用，其原理是将模型变量WOE编码方式离散化之后运用logistic回归模型进行的一种二分类变量的广义线性模型

山谷來客·2020-07-12 01:22

R语言︱噪声数据处理、数据分组——分箱法（离散化、等级化）

每每以为攀得众山小，可、每每又切实来到起点，大牛们，缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧，please~———————————————————————————分箱法在实际案例操作过程中较为常见，能够将一些数据离散化

悟乙己·2020-07-11 23:51

python 等深分箱等宽分箱结合二分箱的数据分析

python等深分箱等宽分箱结合二分箱的数据分析Python里可以通过pcut（等深分箱每箱的样本量基本一致）和cut（等宽分箱样本量之间有相同的宽度）对样本进行分箱。详见如下代码部分。

SunShine2025·2020-07-11 22:51

宏基因组分箱后续

宏基因组分箱后续1.分箱流程2.代谢潜能分析2.1代谢通路构建2.2基因簇分析3.进化树构建3.1物种选择3.1.1如何从NCBI批量下载genome数据3.2进化树构建3.2.1序列选择用16SrRNA

ruby912·2020-07-11 22:36

Python 自定义分箱

pd.read_excel(r'E:\lll\202004\sx_info.xlsx')fx_variable=pd.read_excel(r'E:\lll\202004\fx_variable.xlsx')#获取分箱列表

qq_42898981·2020-07-11 20:01

python实现excel lookup功能

0409.xlsx')#读取原始数据fx_variable=pd.read_excel(r'E:\lusiru\202004\20200402随心降额名单筛选\fx_variable.xlsx')#读取分箱列表

qq_42898981·2020-07-11 20:30

python实现excel 的lookup函数

r'E:\lll\\sx_customer_0409.xlsx')#读取数据fx_variable=pd.read_excel(r'E:\lll\202004\\fx_variable.xlsx')#读取分箱列表

qq_42898981·2020-07-11 20:30

分箱、离散化、线性模型和树

数据表示的最佳方法不仅取决于数据的语义，还取决于所使用的模型的种类。线性模型与基于树的模型（比如决策树、梯度提升树和随机森林）是两种成员很多同时又非常常用的模型，它们在处理不同的特征表示时就具有非常不同的性质。本节以wave数据集为例，它只有一个输入特征。1.线性回归模型和决策树回归在数据集上的对比fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfrom

Taohongfei_huster·2020-07-11 20:03

数据分箱

数据分箱是数据分析中比较常用的方法，理顺以后一点也不难。

蓝天ing·2020-07-11 14:27

处理等深分箱深度不为整数的处理方法 equi-depth binning

@划分（Binning）遇到处理等深分箱深度不为整数的处理方法N=[1,2,3,4,5,6]bins=4那么我们划分的深度就是depth=N/bins=1.5>0每个分箱给约1.5，这里其实可以进行拆分将

liuhehe123·2020-07-11 11:47

分箱合并的标准

数据如下图所示，当bad_rate为0时，与最小的非0的bad_rate行合并。即home_ownership取NONE和取MORTGAGE的情况。regroup=regroup.sort_values(by='bad_rate',ascending=False)#先进行排序regroup.index=range(regroup.shape[0])#重新调整序号。这个方法有意思，免去index_r

lishangyin88·2020-07-11 11:39

IV值

其中在变量处理的时候涉及IV值和WOE值的计算。基于抽样后得到训练样本集数据，由于变量数量通常较多，不推荐直接采用逐步回归的方法进行筛选。

lingan_Hong·2020-07-11 11:03

数据分箱的适用情形

数据分箱是下列情形下常用的方法：1.某些数值自变量在测量时存在随机误差，需要对数值进行平滑以消除噪音。

伙伴几时见·2020-07-11 08:11

最核心的特征工程方法-分箱算法

分箱算法简介先来讲讲什么是分箱算法，根据字面意思就是把数据按照不同的规则分到不同的箱子里。其实分箱是特征工程的一种，可以理解为一种连续数据变为离散数据的建模方式。

李博Garvin·2020-07-11 06:51

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

gong_xucheng·2020-07-11 06:34

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

在windows下使用iconv（跨平台的编码转换库的选择）

结果看到gnu的iconv库可以有woe的版本。而icu的大小是10MB，iconv的静态库不到1MB,所以还是用它吧。这儿需要提到的是第一次我自己coding的时候，少考虑了EILSEQ（Aninv

kofshower·2020-07-10 17:07

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

贷款违约数据挖掘（信用评分卡模型）

（使用2017年数据是为了方便与其他人的结果对比）本文基于对象过去行为和属性预测其未来是否逾期，流程主要包括处理缺失值、将原始变量进行WOE编码，通过IV值、相关系数、显著性依次筛选变量，使用SMOTE

路人乙yh·2020-07-07 20:54

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

WOE转化/主成分分析/字符串匹配

Python分析建模，日常问题整理（六）2018.08.27~2018.09.21将原始数据直接进行woe转化。

这是沸羊羊的干爹·2020-07-07 00:42

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

利用python在已有csv文件后增加一列

importpandasaspdfrompandasimportread_csvdata=read_csv('C:/Users/lenovo/Documents/xinyong/datatraining.csv')woe

Titanium-·2020-07-05 10:35

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

WOE信用评分卡--R语言实例

[-]信用卡评分一数据准备二数据处理三变量分析四切分数据集五Logistic回归六WOE转换七评分卡的创建和实施转载自：http://blog.csdn.net/csqazwsxedc/article/

qq_16365849·2020-07-02 16:08

WOE评分卡--IV

[-]IV的用途对IV的直观理解IV的计算1WOE2IV的计算公式3用实例介绍IV的计算和使用31实例32计算WOE和IV33IV值的比较和变量预测能力的排序关于IV和WOE的进一步思考1为什么用IV而不是直接用

qq_16365849·2020-07-02 16:08

WOE信用评分卡--R语言实现

---title:"信用评分模型"author:"junjun"date:"2016年10月3日"output:html_document---#一、数据的获取与整合数据来源：数据来自Kaggle，cs-training.csv是有15万条的样本数据，下图可以看到这份数据的大致情况。下载地址为：https://www.kaggle.com/c/GiveMeSomeCredit/data•数据描述：

qq_16365849·2020-07-02 16:36

WOE评分卡--WOE理论

1、评分卡概述最常见的用于信用评分的模型就是logistic回归，这是一种处理二分类因变量的广义线性模型。这种模型的理论基础比较扎实，但是对于不同的问题当然也存在一些特殊的处理方式.由于制作评分卡的某些需要，通常会在建立评分模型时将自变量做离散化处理（等宽切割，等高切割，或者利用决策树来切割），但是模型本身没办法很好地直接接受分类自变量的输入，因此需要对自变量进行再次的处理。比较常规的做法有两种：