woe分箱第4页

Pyts入门之时间序列的分类---理解LearningShapelets算法（四）

简介本章节直接跳过了BOSSVS算法，因为BOSSVS和SAX-VSM的区别也就只在于前面数据预处理的方式了，SAX-VSM用的是分箱的字词转换，而BOSSVS用的是SymbolicFourierApproximation

XINFINFZ·2023-02-05 21:27

特征筛选（1）——特征筛选Filter方法

电信用户流失预测案例第三部分导读在案例的第二部分中，我们详细介绍了常用特征转化方法，其中有些是模型训练之必须，如自然数编码、独热编码，而有些方法则是以提高数据质量为核心、在大多数时候都是作为模型优化的备选方法，如连续变量分箱

Grateful_Dead424·2023-02-05 21:56

数据挖掘——第三章数据预处理

（datacleaning）数据集成（dataintegration）数据归约（datareduction）数据变换（datatransformation）3.2数据清理缺失值处理方法噪声数据处理方法分箱

Yi_cAt·2023-02-05 08:12

评分卡模型建模详细步骤-评分卡建模实例之scorecardpy

目录0.引言1.scorecardpy介绍2.评分卡建模过程2.1数据加载2.1变量筛选2.2数据划分2.3变量分箱2.3.1自动分箱2.3.2手动调整分箱2.4变量转化woe2.5模型训练2.5.1分离训练数据

江湖人称桂某人·2023-02-04 12:52

2020~2021《数据挖掘与机器学习》复习记录

《数据挖掘与机器学习》复习根据复习阶段遇到的题型列出比较可能考的知识点第1章绪论这部分基本概念了解即可第2章数据预处理光滑噪声数据的方法——分箱分箱的方法：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

梁山水帘大观园之刘皇叔-扫地生·2023-02-04 11:01

决策树分箱-特征工程之数据离散化处理-基于python实现

一、简介离散化是通过创建一组跨越变量值范围的连续区间将连续变量转换为离散变量的过程。1.1离散化有助于处理异常值和高度偏斜的变量离散化通过将这些值与分布的剩余内点值一起放入较低或较高的区间来帮助处理异常值。因此，这些异常值观察不再与分布尾部的其余值不同，因为它们现在都在同一个区间/桶中。此外，通过创建适当的bin或区间，离散化可以帮助将偏斜变量的值分布在具有相同观察数量的一组bin中。1.2离散化

python机器学习建模·2023-02-04 09:48

使用卡方分箱进行数据离散化-python实现

我们经常疑惑，有些算法例如逻辑回归评分卡建模时为什么要用分箱技术。搞懂了离散化优点即可找到答案。离散化（Discretization）：将定量数据转化为定性数据的过程。

python机器学习建模·2023-02-04 09:48

风控评估指标浅析与实现 - KS、WOE、IV

1.前言风控工作中，不管是特征工程、特征筛选、建模都常常涉及到的几个指标，简单总结下。2.KSKS是用于衡量正负样本比例差程度大小的评估指标。简而言之，便是好人的程度与坏人的程度之差。表示第分段。绿色的虚线的长短即代表着当前分段的KS大小。理想状态下，KS越高，越能反映特征或者模型的风险区分能力，完美的信用分分布是正态分布的。现实状态下，大于0.9就过于高了，这样的模型没有代表性。模型KS过高也要

Simple丶Plan·2023-02-01 21:56

人工智能小白日记之10 ML学习篇之6特征组合

FeatureCrosses前言课程内容1利用合成特征学习非线性规律2组合独热矢量3Playground练习14Playground练习2任务1任务2任务3编程练习1FTRL优化算法2离散特征的独热编码3分桶（分箱

狂奔的CD·2023-01-31 09:55

评分卡--toad--scorecard函数，调整评分以整数形式输出

文章目录小心情前言将分箱后的评分转为小数踩坑点小心情平平无奇我真棒！！！前言toad包里的scorecard能自动将概率转为评分卡，想学习toad的童靴，可以参见：toad使用教程。

紫苏Sun·2023-01-30 03:27

数据挖掘——数据变换

这里可以采用分箱、聚类和回归的方式进行数据平滑，我会在后面给你讲解聚类和回归这两个算法；数据聚集：对数据进行汇总，在SQL中有一些聚集函数可以供我们操作，比如Max()反馈某个字段的数值最大值，Sum(

嚯嚯嚯嚯什么都不会·2023-01-27 14:13

向前logistic回归与向后筛选出一样的变量_风控建模之特征筛选与建模（python）...

初步筛选通常评分卡模型的特征筛选主要从以下4个角度出发：缺失率（一般变量较少时可以可以相对放宽，使用一些方法，如插值等，来填充缺失值）好坏区分能力（即IV值）相关性(一般使用皮尔逊相关系数)分箱后的单调性信息量

weixin_39952031·2023-01-27 09:30

使用sklearn学习多项式回归（三）

目录1，什么是线性1.1，变量之间的线性关系1.2，数据间的线性与非线性1.3，线性模型与非线性模型1.4，使用分箱处理非线性问题2，多项式回归PolynomialFeatures2.1，什么是多项式回归

理科男同学·2023-01-15 11:50

使用xgboost建立评分卡

目录1.特征工程1.1数据维度1.2特征衍生1.3离散处理1.3.1one-hot编码1.3.2WOE编码1.4特征筛选1.4.1solveKS1.4.2solvePSI1.4.3迭代特征筛选1.4.4

一直在路上ing·2023-01-13 01:19

python 数据分箱_使用python 计算百分位数实现数据分箱代码

因为百分位数是采用等分的方式划分数据，因此也可用此方法进行等频分箱。importpandasaspdimportnumpyasnpimportrand

weixin_39815435·2023-01-11 20:30

python-数据分析-pandas基础知识

基础操作添加列数据添加行数据删除行列Series和DataFrame数据计算按行列排序2.Series和DataFrame切片3.数据的读取4.pandas统计功能5.处理缺失值6.删除重复数据7.数据离散分箱

木心心以向荣·2023-01-10 15:40

数据挖掘学习

数据搜集数据质量分析数据类型考点：描述统计和数据可视化描述统计方法：可视化数据正确性数据有效性方法考点：数据预处理缺失数据噪声数据去噪方法1.回归法2.分箱-均值平滑离群点分析分析方法：Box-Cox变换方法

银晗·2023-01-08 12:46

数据挖掘1

分箱聚类计算机和人工检查相结合回

JaSparrow·2023-01-08 12:16

《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》——第3部分数据形式变化_01分组聚合

文章目录分组聚合操作分组器分组对象查看apply/pipe/transform数据分箱(databinning)，或离散组合或数据分桶分组可视化,pandas提供的简单的与分组相关的可视化方法pandas

raykingl·2023-01-07 16:26

AI算法工程师炼成之路

XGB比GBDT好l数据清洗的方法有哪些/数据清洗步骤l缺失值填充方式有哪些l变量筛选有哪些方法l信息增益的计算公式l样本量很少情况下如何建模l交叉检验的实现l决策树如何剪枝lWOE/IV值计算公式l分箱有哪些方法

weixin_30919571·2023-01-06 13:06

算法建模流程详解及python代码实现

算法建模前言建模的一般流程代码实现（以逻辑回归为例，重在解释流程）导入相关模块数据清洗及降维woe编码（好处不需要填充缺失值不需要数据标准化）检验多重共线性（在这步之后决定样本不平衡怎么处理）模型训练（

ecnu_frc_new·2023-01-06 11:04

【Numpy调试】ValueError: zero-size array to reduction operation minimum which has no identity

一、问题描述在写变量自动分箱时，想实现一个循环功能，出现下边了如题般的报错。稍微解释一下这段代码想实现的功能，threshold是卡方阈值，cvs是每次循环后的分箱阈值。

从事多年范特西·2023-01-04 11:59

朴素贝叶斯-连续型变量的概率估计

1.两种方法分箱处理把每一个连续的属性离散化，即把连续型变量分成j个箱，将每个箱中的均值xi‾\overline{x_i}xi看成一个特征XiX_iXi上的取值，再计算箱j中Y=1所占的比例，即P(xi

林下月光·2022-12-30 09:38

机器学习之数据预处理（一）数据变换

数据光滑：去掉数据中的噪声，分箱、回归和聚类等方法聚集：对数据进行汇总或聚集，如计算日销售数据、年销售数据数据泛化：使用概念分层规范化：将属性数据按比例缩放，使之落

繁华三千东流水·2022-12-29 14:26

pandas数据分析方法

数据的读取创建文件读写csv或txt数据读写mysql数据读取与修改excel数据-*-coding:utf-8-*-Pandas数据结构SeriesDataFrameDateFrame连接列之间计算数据清洗数据替换分箱操作字符串操作

weixin_44133552·2022-12-26 14:54

一文全解：ID3，CART和C4.5的区别与联系

文章目录ID3C4.5CARTID3ID3是最早的决策树，它的特点如下：输入的是离散型变量，如果数据中有连续变量，应进行分箱操作。使用计算不纯度的公式是交叉熵Entropy。

yonsan_·2022-12-24 11:47

python大数据之异常值处理

文章目录简单统计分析3σ原则箱线图异常值方法处理1.直接删除2.缺失值3.修改为平均值4.盖帽法5.分箱法6不处理对于数据异常值处理，我的理解是，这里的异常值不是代表数据出现的异常，而是对于你需要建立的模型来说

addict_jun·2022-12-24 03:41

特征工程之特征分箱（决策树分箱、卡方分箱、bestks以及评价标准WOE和IV)

特征工程之特征分箱：决策树分箱、卡方分箱、bestks以及评价标准1.WOE和IV2.无监督分箱2.1等频分箱2.2等距分箱3.有监督分箱3.1决策树分箱3.2best-ks分箱3.3卡方分箱前言：在做数据挖掘项目的时候

Donreen·2022-12-23 21:51

数据分析中的数据处理以及特征分析

目录一.查看空缺的数值所在的位置二.对缺失值进行处理1.判断缺失值2.处理缺失值三.重复值观察与处理1.查看数据中的重复值2.对重复值经行处理四.特征观察与处理1.列如对年龄进行分箱（离散化）处理五.对文本变量进行转换

沈走天·2022-12-23 14:56

Pandas绘图函数超详细讲解

目录简介条形图折线图箱线图直方图饼图散点图和六边形分箱图简介method绘图类别method绘图类别'line'折线图[默认使用]'area'堆叠面积图'bar'纵向条形图'barh'横向条形图'kde

·2022-12-22 12:31

apriori包的使用_使用Aprior算法进行关联分析

目录1.名词概念2.频繁项集发现3.Apriori算法关联分析4.代码实现5.参考文章通过组合交叉变量制定风控策略时有两种方法：一是通过决策树分箱进行变量交叉，可以见文章一个函数实现自动化风控策略挖掘

覃秉坤·2022-12-21 18:02

数据挖掘算法

分箱聚类计算机和人工检查相结合回

JaSparrow·2022-12-17 13:50

14天数据分析与机器学习实践之Day04(2)——数据可视化分析绘图总结

直方图表示通过沿数据范围形成分箱（好像是等距分箱？），然后绘制条以显示落入每个分箱的观测次数的数

名功·2022-12-17 07:57

在职位招聘数据处理中使用Loess回归曲线以及分箱、回归、聚类方法检查离群点及光滑数据【数据挖掘&机器学习】

文章目录一.需求分析二.使用局部回归（Loess）曲线（增加一条光滑曲线到散布图）方法处理数据三.使用分箱、回归、聚类方法检查离群点及光滑数据；一.需求分析本文主题：使用局部回归（Loess）曲线（增加一条光滑曲线到散布图

上进小菜猪·2022-12-17 07:47

机器学习之数据分析常用方法

单项类别统计2.多项类别统计3.设置行|列最大4.根据一个属性统计另一个属性（不区分类别）画柱形图5.根据一个属性统计另一个属性（区分类别）画柱形图6.单属性画柱形图7.画饼图8.inplace=True9.分箱操作

楚楚小甜心·2022-12-17 07:27

Data Mining：（2）数据预处理

文章目录缘何兴起怎么定义该怎么办数据清洗（DataCleansing）概念阐述数据选取参考原则处理空缺值消除噪声数据分箱聚类回归消除不一致数据集成（DataIntegration）概念阐述模式匹

April_0911·2022-12-16 17:31

【综合案例】信用评分模型开发

目录一、案例背景二、前置知识2.1数据分箱2.2属性选择2.3回归方程三、数据处理3.1数据清洗3.2因素分析四、模型训练五、模型预测六、结语后记一、案例背景在上一篇文章网络贷款违约预测案例中，我们在分析属性关系时发现

貮叁·2022-12-16 13:53

使用toad做一张逻辑回归贷前评分卡

由于数据特征被匿名化过，所以不进行分箱的调整，也不过多关注业务上的可解释性，仅记录从数据导入到建卡的一个流程

爱挠静香下巴的hp·2022-12-14 16:39

[1111]python scorecardpy(评分卡)使用

文章目录简介使用**数据划分****变量分箱****woe转换****模型建立****模型评估****评分映射**运行示例简介随着互联网在传统金融和电子商务领域的不断渗透，风控+互联网的融合也对传统的风控提出了新的要求和挑战

周小董·2022-12-14 16:38

python风控建模_风控建模之特征筛选与建模（python）

初步筛选通常评分卡模型的特征筛选主要从以下4个角度出发：缺失率(一般变量较少时可以可以相对放宽，使用一些方法，如插值等，来填充缺失值)好坏区分能力(即IV值)相关性(一般使用皮尔逊相关系数)分箱后的单调性信息量

weixin_39600331·2022-12-14 16:33

评分卡建模工具scorecardpy全解读

为了使评分卡建模流程更加便捷，该Python包针对建模中各个关键步骤都提供了现成的函数，如下：数据集划分(split_df)变量筛选(iv,var_filter)变量分箱(woe

风控大鱼·2022-12-14 16:26

【数据分析实战】金融评分卡建立

2.2Age2.3DebtRatio2.4Numopen2.5Numestate2.6Numdepend2.7MonthlyIncome2.8Num30-59lateNum60-89lateNum90late三、数据清洗3.1异常值3.2缺失值3.3进行过采样四、特征预处理4.1连续值四舍五入4.2创建衍生变量4.3特征筛选五、计算WOE

Sprite.Nym·2022-12-14 16:55

数据分析建模之逻辑回归(Logistic Regression)-使用toad进行评分卡建模详细步骤

目录0.引言一、概念二、工具三、建模思路四、代码1.数据读取2.数据集划分3.特征计算4.特征分箱5.转换WOE值6.特征选择7.模型训练8.模型评估9.模型验证10.分值转换0.引言评分卡建模的目的是根据现有的数据对用户的好坏进行预测

江湖人称桂某人·2022-12-14 16:22

python归一化处理_数据标准化处理（附视频

WOE先来介绍WOE，是信贷评分模型里经常会用到的一种编码转换方式。WOE即证据权重，如果大家有评分卡开发经验，一般都会知道这种编码形

weixin_39532352·2022-12-12 17:35

python apriori算法 sklearn_使用Apriori算法进行关联分析

目录1.名词概念2.频繁项集发现3.Apriori算法关联分析4.代码实现5.参考文章通过组合交叉变量制定风控策略时有两种方法：一是通过决策树分箱进行变量交叉，可以见文章假设一个简单的交易清单如下，分别代表

weixin_39967670·2022-12-11 07:51

《利用Python进行数据分析》第七章——数据清洗与准备2

文章目录前言一、数据转换1.1删除重复值1.2使用函数或映射进行数据转换1.3替代值1.4重命名轴索引1.5离散化和分箱1.6检测和过滤异常值1.7置换和随机抽样1.8计算指标/虚拟变量总结前言在经过上文章对数据的缺失值进行过滤和补全

PhoenixPeng-gxu·2022-12-11 07:50

二手车价格预测

二手车价格预测查看要求查看原始数据导入数据查看数据日期格式转化是否存在空值特征工程使用天数数据分箱选择特征字段处理测试数据特别注意构建模型模块导入数据预处理模型搭建Lasso模型Ridge模型BayesianRidge

qq_41553076·2022-12-09 12:13

Kaggle竞赛入门教程案例

前篇）Kaggle房价预测全流程详解竞赛链接与背景介绍竞赛代码解析导入工具包数据加载数据预处理异常值初筛标签值对数变换明确变量类型缺失值处理特征工程特征创建：基于已有特征进行组合对影响房价关键因子进行分箱数值型变量偏度修正删除单一值特征特征简化

小寒涵·2022-12-06 10:20

pandas用众数填充缺失值_【机器学习】scikit-learn中的数据预处理小结(归一化、缺失值填充、离散特征编码、连续值分箱)...

一.概述1.数据预处理数据预处理是从数据中检测，修改或删除不准确或不适用于模型的记录的过程可能面对的问题有：数据类型不同，比如有的是文字，有的是数字，有的含时间序列，有的连续，有的间断。也可能，数据的质量不行，有噪声，有异常，有缺失，数据出错，量纲不一，有重复，数据是偏态，数据量太大或太小。数据预处理的目的：让数据适应模型，匹配模型的需求。2.sklearn中的数据预处理sklearn中包含众多数

少学汉·2022-12-06 00:55

【推荐系统】WOE、IV、OR值、信息增益、卡方检验

目录特征起因评分卡模型中的IV和WOE详解信息增益OR值卡方检验GaussRank高基数数据特征起因特征工程综述常看常新工业级推荐系统中的特征工程-杨旭东的文章-知乎评分卡模型中的IV和WOE详解IV值衡量了某个特征对目标的影响程度风控模型

littlemichelle·2022-12-04 03:07

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