woe分箱第7页

大叔：是时候带你去村门口的精神病院溜达溜达了

大叔：分箱呢？我：毫无印象…不会一夜都陪我说梦话呢？大叔：也没有，只不过一夜被你喊醒两次，认真的回答两次问题，前后加起来也不过十分钟，你一点印象也没有？我：

韩清子_·2021-06-24 21:33

海淘转运怎么找

海淘转运搜索下超多超多，时间久的，最近新开的，大公司，小公司、、、多的是因素考虑好不好，有些人就是选择阳光清关的，懂得话自己预报时把握下价格，分箱之类的，还不是没被税，还不是宁愿用阳光清关的，速度快呀；

亦云yi·2021-06-20 12:36

大数据研发相关-面试拾遗（备战积累的知识点）

须小弥·2021-06-15 00:34

老粪：付出越多，收获越多

上周，九品巴蜀行，我们采摘了近3000箱丑橘，本来事情挺好的，结果产地工人半夜装车错装了部分箱子，导致少量顾客没有收到新鲜的果子，一时间危机四伏，亚历山大！

老粪·2021-06-12 22:02

Python中seaborn库之countplot的数据可视化使用

seaborn官方文档见链接：http://seaborn.pydata.org/api.htmlcountplot是seaborn库中分类图的一种，作用是使用条形显示每个分箱器中的观察计数。

·2021-06-11 10:16

R Package 'Information': Why Use WOE Analysis?

RPackage'Information':WhyUseWOEAnalysis?标签（空格分隔）：R.PackageReferenceklarsen1/Information:InformationPackageWhyUseWOEAnalysis?Binaryclassificationmodelsareperhapsthemostcommonuse-caseinpredictiveanalyti

lumicinta·2021-06-06 01:31

数据挖掘模型中的IV和WOE详解

1.IV的用途IV的全称是InformationValue，中文意思是信息价值，或者信息量。我们在用逻辑回归、决策树等模型方法构建分类模型时，经常需要对自变量进行筛选。比如我们有200个候选自变量，通常情况下，不会直接把200个变量直接放到模型中去进行拟合训练，而是会用一些方法，从这200个自变量中挑选一些出来，放进模型，形成入模变量列表。那么我们怎么去挑选入模变量呢？挑选入模变量过程是个比较复杂

Arya鑫·2021-05-19 01:06

python非官方package

maocy·2021-05-17 18:22

特征工程与CTR预估

特征工程与CTR预估缺失值如何处理缺失值判断缺失值删除缺失值填充连续特征归一化连续特征离散化自定义分箱等距分箱等频分箱离散特征OneHot编码ID特征Embedding特征构造方法理解AUC指标课后练习点击率

꧁༺北海以北的等待༻꧂·2021-05-09 10:52

详细介绍在pandas中创建category类型数据的几种方法

T2、利用分箱机制(结合max、mean、min实现二分类)动态添加category类型数据输出结果[NaN,'medium','medium','fat']Categories(2,obj

·2021-05-08 13:23

数据科学 IPython 笔记本 8.8 直方图，分箱和密度

8.8直方图，分箱和密度原文：Histograms,Binnings,andDensity译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0本节是《Python数据科学手册》（PythonDataScienceHandbook

布客飞龙·2021-05-04 14:20

特征归一化与独热编码

以前建模的时候，并没有意识到这一点，好在使用WoE编码和tree-based模型救回一命，所以并没有酿成大错。

爱斯翠摩鸡·2021-04-27 09:30

python评分卡之woe/iv

pinf=float('inf')#正无穷大ninf=float('-inf')#负无穷大defmono_bin(Y,X,n=20):r=0bad=Y.sum()#1表示坏客户good=Y.count()-badwhilenp.abs(r)<1:d1=pd.DataFrame({"X":X,"Y":Y,"Bucket":pd.qcut(X,n)})d2=d1.groupby('Bucket',as

钢能锅·2021-04-21 04:50

2021 第十二届蓝桥杯 Python 程序设计（省赛）

第十二届蓝桥杯——Python程序设计（省赛）12届蓝桥杯—Python（省赛）A题：数字卡片B题：坐标直线C题：分箱子D题：21E题：互质F题：时间转换G题：杨辉三角H题：左孩子右孩子I题：异或运算J

ITSanta·2021-04-18 14:10

数据处理实战： Chimerge和决策树分箱

本文是对《数据挖掘概念与技术》第三章的补充，详细展开分箱技术的细节1、Chimerge分箱Chimerge分箱虽然在书中只是寥寥几行，但却瞬间吸引了我的兴趣,因为它的方式比较特别,属于自下而上的分箱方式首先将变量值排序

数据臭皮匠fxx·2021-03-29 22:27

Scala复杂对象JSON互转方法

_importorg.json4s.jackson.SerializationcaseclassWOE(col:String,woe:Map[String,String])impl

·2021-03-22 19:28

scala复杂对象JSON互转方法

_importorg.json4s.jackson.SerializationcaseclassWOE(col:String,woe:Map[String,String])impl

·2021-03-15 13:50

R语言数据预处理操作——离散化(分箱)

一、项目环境开发工具：RStudioR：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集（iris）data(iris)head(iris)Sepal.LengthSepal.WidthPetal.LengthPetal.WidthSpecies15.13.51.40.2setosa24.93.0

·2021-03-12 00:20

2018年3月20日

上午先是和新来的同事讨论了一下现金贷评分卡的计划，普及了一些评分卡业界的常用手段（WOE结合逻辑斯蒂回归，KS指标之类的），自己看了下网上科普后还是有点不太明白的地方，明天再去问问好了。

真昼之月·2021-03-10 19:43

家庭网关的无线局域网技术学习笔记

fr=aladdin1.2MIMO1.3带宽1.4扩频1.5ACI邻道干扰1.6apclimtk芯片中的一个概念1.7EDCCAmtk芯片中的一个概念1.8woe2.无线通信的总体数据流图3.标准3.1802.11

玲玲总总·2021-03-09 22:46

数据离散化cut,quct

离散化/分箱/分桶离散化，就是把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中。

缘源园·2021-03-07 16:31

修订翻译《利用Python进行数据分析·第2版》7.2.5 离散化和进行分箱

7.2.5离散化和进行分箱DiscretizationandBinning连续数据常常被离散化或被分成“箱”（bin）进行分析。

知之甚少_2303·2021-03-07 10:08

python建模数据分箱_【Python数据分析】基于决策树的有监督自动分箱实战代码（自定义封装函数）...

什么叫分箱？连续变量的离散化处理。例如年龄：从1、2、3、4……100变成“1~20”、“21~30”差不多这个样子。

weixin_39731107·2021-02-01 08:25

基于python的信用评分卡制作

2、离散特征分箱处理，获取到每个特征的最大IV值。3、使用逻辑回归算法进行建模；将回归算法转化为银行使用的评分卡模型。数据特征含义：

autumn的数据分析·2021-01-07 16:37

二项分布与卡方检验的区别_特征锦囊：一文介绍特征工程里的卡方分箱，附代码实现...

今日锦囊特征锦囊：一文介绍特征工程里的卡方分箱，附代码实现今天还是讲一下金融风控的相关知识，上一次我们有讲到，如果我们需要计算变量的IV值，从而判断变量的预测能力强弱，是需要对变量进行离散化的，也就是分箱处理

刘震撼·2020-12-30 23:16

python pandas 分箱操作

分箱操作就是将连续数据转换为分类对应物的过程。⽐如将连续的身⾼数据划分为：矮中⾼。分箱操作分为等距分箱和等频分箱。分箱操作也叫⾯元划分或者离散化。

超级大洋葱806·2020-12-27 17:20

决策树留一法python代码_【Python数据分析】基于决策树的有监督自动分箱实战代码（自定义封装函数）...

什么叫分箱？连续变量的离散化处理。例如年龄：从1、2、3、4……100变成“1~20”、“21~30”差不多这个样子。

凯文哥爱分享·2020-12-20 23:37

python最优分箱计算iv值_基于sklearn决策树的最优分箱与IV值计算-Python实现

为了计算某个变量的IV，首先需要对其进行分箱。如果强制变量分箱的WOE单调性，这样可

weixin_39993454·2020-12-11 12:38

python 等深分箱法（均值平滑技术、边界值平滑技术）

文章目录python等深分箱法（均值平滑技术、边界值平滑技术）理论学习实验及结果等深分箱法（均值平滑技术、边界值平滑技术）等宽分箱法（均值平滑技术、边界值平滑技术）python等深分箱法（均值平滑技术、

Happy_change·2020-12-10 16:22

R 多变量数据预处理_R语言：基于逻辑回归的信用评分模型设计

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

weixin_39614750·2020-11-21 01:33

特征工程系列：数据清洗(异常值检测、清洗，缺失值填充)

.数据预处理3.数据清洗拓扑图4.格式内容清洗5.逻辑错误清洗6.异常值清洗6.1异常值检查方法(3σ原则、箱线图分析)6.1.1基于统计分析6.1.23σ原则6.1.3箱线图分析6.2数据光滑处理(分箱

jialun0116·2020-11-03 16:05

电脑入门基础教程_研华工控机基础教程完整版

今天要分享的是研华发布的《工控机基础教程》网络版，本文没有涉及太多的技术知识，更多的是介绍工控机的设计原理以及部分箱体硬件，当新手面临“选择什么样工控机”时，可以为其提供参考。其中若有纰

weixin_39789399·2020-11-02 11:56

Python2.7中文编码问题

问题：行为评分卡做模型监控（样本外验证），对验证月份数据集进行数据分箱，中文类变量无法正确判断是否相同，导致数据分箱错误。

梦游的猫头鹰·2020-10-14 08:15

【数据挖掘】金融风控 Task03 特征工程

查找出对象和数值特征3.2.2进行缺失值填充3.2.3时间格式处理3.2.4对象类特征的处理3.2.5类别特征处理3.3异常值的处理3.3.1检测异常的方法一：均方差3.3.2检测异常的方法二：箱型图3.4数据分箱

一一张xi·2020-09-21 20:22

阿里天池学习赛-金融风控-贷款违约预测

2.3.2变量关系2.4离散变量2.4.1数据分布2.5正负样本的数据差异3特征工程3.1数据预处理3.1.1缺失值处理3.1.2时间格式处理3.1.3对象类型特征转换到数值3.2异常值处理3.3数据分箱

PatrikYip·2020-09-15 20:42

数据处理第一步：清洗和提炼

数据清洗的概念和方法总结部分代码练习1.数据清洗的概念和方法总结2.部分代码练习其中包含：2.1识别和处理缺失值2.2数据标准化2.3数据归一化2.4查看数据分布的分箱和指标变量数据清洗的目的：将数据转化为一种方便分析的格式首先导入数据

Algorithm F·2020-09-15 18:55

（信贷风控十五）评分卡分数切分、授信额度与利率定价

授信额度与利率定价文章主要内容分数如何切分才能达到最优的效果如何利用评分卡分数来制定授信额度评分卡分数如何影响产品利率定价如何计算评分卡下每个特征对应的得分下图是通过模型构建得出客户所对应的评分卡分数分数如何切分才能达到最优的效果使用卡方分箱的方法

路易三十六·2020-09-15 13:17

R语言可视化 ggplot2—工具箱（展示数据分布）

展示数据分布Part1Part1.1调整组距Part1.2调整组距+分面（密度）累积直方图频率多边形Part2箱线图分箱抖动型散点图jitter密度图（基于核平滑方法进行平滑后得到的频率多边形）有一些几何对象可以用于展示数据的分布

墨竹水华·2020-09-15 07:10

Pandas对数据框首列为被预测变量，其他列为自变量求WOE矩阵及IV值

importpandasaspdimportosimportdatetimeimportnumpyasnpimportcsvimportmathimportmatplotlib.pyplotaspltclassWoefordf(object):os.environ['NLS_LANG']='SIMPLIFIEDCHINESE_CHINA.UTF8'#类初始化def__init__(self,df,

sallyyoung_sh·2020-09-15 03:55

风控业务-特征IV值和WOE值的计算原理和区别

我们在用逻辑回归、决策树等模型方法构建分类模型时，经常需要对自变量进行筛选，比如我们有200个候选自变量，通常情况下，不会直接把200个变量直接放到模型中去进行拟合训练，而是会用一些方法，从这200个自变量中挑选一些出来，放进模型，形成入模变量列表。挑选入模变量过程是个比较复杂的过程，需要考虑的因素很多，比如：变量的预测能力，变量之间的相关性，变量的简单性（容易生成和使用），变量的强壮性（不容易被

taoKingRead·2020-09-15 02:06

drep：微生物基因组快速去冗余-文章解读+帮助文档+实战

在微生物分离培养、分箱中获得的大量的基因组、宏基因组拼接的基因组(MAG)，如何确定到底有多少种非冗余的细菌基因组呢?

刘永鑫Adam·2020-09-14 16:15

评分卡模型剖析之一（woe、I…

原文地址：评分卡模型剖析之一（woe、IV、ROC、信息熵）作者：数据挖掘工人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

leexurui·2020-09-14 14:42

变量分箱：有监督分箱法和无监督分箱法

在建模过程中，对连续变量的分箱是一个必不可少的过程。

idlethetimewithu·2020-09-14 08:26

sas构建评分卡模型过程详解（二）：变量筛选及逻辑回归

上一篇已经将所有变量都转化为woe值的形式，这里再另外补充一个小技巧—dummy变量的使用。

jin_tmac·2020-09-14 00:39

LightGBM分箱算法

目录等距分箱与等频分箱LightGBM分箱算法实现代码GreedyFindBinFindBinWithZeroAsOneBinGetBinsGetCodes等距分箱与等频分箱在深度学习中，通常需要对连续特征进行离散化处理

yftadyz·2020-09-12 21:45

评分卡模型剖析之一（woe、IV、ROC、信息熵）

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

weixin_34315665·2020-09-12 14:56

十七、频繁模式、关联和相关性的基本概念和方法

数据变换策略概述通过规范化变换数据-通过分箱离散化通过直方图分析离散化通过聚类、决策树和相关分析离散化标称数据的概念分层产生应用挖掘数据之间的关联、相关性、和其他有趣的联系，及购物篮分析,交差营销,价目表设置

智享AI·2020-09-12 12:55

信用评分的简单小结（ROC，IV，WOE）

转自：http://chen.yi.bo.blog.163.com/blog/static/150621109201011115616880/由于专业的关系，我学习信用评分的时候往往最关注模型那一块，前段时间一直有很多困惑，这周认真地看了一篇文章，终于有一点点明白了，所以来简单地小结一下（这事儿不能说得太细），小结完了我得学习cURL去了。最常见的用于信用评分的模型就是logistic回归，这是一

厚hou·2020-09-12 12:42

计算机科学与技术学科核心期刊

—北京：科学出版社,1978～月刊CLC：TP3ISSN0254-4164CN11-18262-833M206北京2704信箱19分箱（100080）编辑部电话：010-62620695专业技术性刊物。

王小王要一直fighting·2020-09-12 07:55

集成模型筛选特征shap

训练完整的集成模型（xgboost、LightGBM、CatBoost）可以参考这篇博客的流程首先数值型不变，因为不需要做标准化处理，然后文本型转为woe编码；计算IV，将大于0.5（举例）的变量抽出去做加分规则

jin_tmac·2020-09-11 21:03

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