woe分箱

Python变量分箱--woe值单调分箱

最近上传了一个变量分箱的方法到pypi，这个包主要有以下说明：缺失值单独一箱，不论缺失的数量多少；生成的分箱woe值是单调的，后续有时间会迭代U型分箱的版本；会有分箱最小样本数占比，类似决策树的最小叶节点占比
jin_tmac·2020-09-11 21:32

ART学习笔记 Rosalloc alloc部分

分配策略和dlmalloc类似，也是分箱制，至于传言中的比dlmalloc效率高支持多核我是没看出来。不过代码倒是比dlmalloc写的较人能看懂了点。
有梦想的胖子·2020-09-11 16:12

MapReduce考试代码总结

文章目录1.利用数值概要完成comments数据集的中位数与标准差2.Reduce和分层3分箱4倒排索引1.利用数值概要完成comments数据集的中位数与标准差packagecom.hdfsclient
Re:fused·2020-09-11 13:37

【数据处理】python变量分箱常见手法：分类型、数值型、卡方、自定义

"""分箱逻辑：1.类别型特征：1）类别数在5个以下，可以直接根据类别来分箱(binning_cate)2）类别数在5个以上，建议做降基处理，再根据降基后的类别做分箱2.数值型特征：1）离散型数值特征（
CS正阳·2020-09-11 10:27

数据分箱技术Binning

数据分箱技术Binning数据分箱就是按照某种规则将数据进行分类。就像可以将水果按照大小进行分类，售卖不同的价格一样。
徐念安·2020-09-11 08:59

传统机器学习——特征工程之数值处理

传统机器学习——特征工程之数值处理前言二值化区间量化（分箱）1.固定宽度分箱2.自适应分箱/分位数分箱对数变换指数变换特征缩放/归一化min-max缩放特征标准化/方差缩放归一化交互特征特征选择前言书接上文
Macan_ML·2020-09-11 07:28

[数据预处理]分箱：数值字段转为集合字段

最近数据处理时用到分箱，再把这知识点放在这回顾下：分箱原因：1、算法要求。某些特定算法（如NaiveBayes、Logistic回归）要求分类输入。2、性能。
mousever·2020-09-11 07:23

【127】TensorFlow对特征值分箱并使用独热编码

我使用加利福尼亚州房价数据来作例子。训练集和验证集用到的CSV文件在这里：https://download.csdn.net/download/zhangchao19890805/10584496测试集用到的CSV文件在这里：https://download.csdn.net/download/zhangchao19890805/10631336在实际应用的时候，许多特征值和标签之间不是线性关系。
zhangchao19890805·2020-09-10 22:16

WOE转化的意义

之前一直在网上搜为什么在做评分卡的时候，要把bian变量转化为WOE，现在找到一定的原因，记录一下。先说结论：转化为WOE后，WOE值与对应的违约率是呈单调相反的关系。即WOE值越高，其违约率越低。
yaoqsm·2020-09-10 21:57

机器学习（三）之数据表示和特征工程：One-Hot编码、分箱处理、交互特征、多项式特征、单变量非线性变换、自动化特征选择

文章目录0本文简介1分类变量1.1One-Hot编码1.2数字可以编码分类变量2分箱、离散化、线性模型与树3交互特征与多项式特征3.1交互特征3.2多项式特征4单变量非线性变换5自动化特征选择5.1单变量统计
snail@·2020-09-10 17:35

宏基因组物种分类、组装、分箱方法

导读BriefingsinBioinformatics2017年的一篇文章罗列了宏基因组物种分类、组装、分箱绝大多数方法，值得参考。
胡童远·2020-09-03 15:33

json返回数组的处理。

后台返回json的格式为“{'name':'woe','age':'19'}”。前端ajax请求的处理：$.ajax({url:'userAction!
kiwi·2020-08-26 23:08

数据分析——利用pandas库进行数据的清洗与处理

文章目录数据清洗与准备一.过滤缺失值二.补全缺失值三.数据转换1.删除重复值2.使用函数或映射进行数据转换3.替代值4.重命名轴索引5.离散化和分箱6.检查和过滤异常值7.置换和随机抽样8.计算指标/虚拟变量其他关于数据处理的文章和
逐梦er·2020-08-26 23:04

分箱统计,数据频率统计，数据分类

分箱统计方法一：分箱统计，利用plt直接importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportmatplotlib#设置matplotlib正常显示中文和负号
贾世林jiahsilin·2020-08-26 13:01

Python算法总结（六）决策树回归（附手写python实现代码）

CART算法特点：①每个特征的重要程度是不一样，②每个连续型特征的不同分箱的重要程度是不一样的。
陈同学2020·2020-08-25 17:15

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
borayolo·2020-08-24 02:14

hands-on-data-analysis-数据清洗及特征处理

对缺失值进行处理2.2重复值观察与处理2.2.1任务一：请查看数据中的重复值2.2.2任务二：对重复值进行处理2.2.3任务三：将前面清洗的数据保存为csv格式2.3特征观察与处理2.3.1任务一：对年龄进行分箱
DA之路·2020-08-22 14:06

数据分析之Kaggle Titanic竞赛——第二章：数据清洗及特征处理、数据重构、可视化

Age列的数据的缺失值进行处理：（3）dropna函数与fillna函数：1.2重复值观察与处理1.2.1重复值观察1.2.2重复值处理1.2.3保存清洗之后的数据1.3特征观察与处理1.3.1对年龄进行分箱
Jelly Zhu·2020-08-22 14:32

利用pd.cut()和pd.qcut()对数据进行分箱操作

使用cut()和qcut()对数据进行分箱操作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。
cbright63·2020-08-22 13:36

某金融科技公司风险策略岗笔试题（sql/python）

语文A75数学A82英语B75语文B89数学B79英语C88语文C86数学C82英语答：selectnamefromstudentgroupbynamehavingmin(score)>802、对特征X分箱后
薛定谔的三大爷·2020-08-22 13:29

自动分箱的代码实现（基于卡方）

defmc_chiMerge_final(df,var,target,max_groups=None,threshold=None):"""df:数据集var:变量target:标签max_groups:最大分箱个数
薛定谔的三大爷·2020-08-22 13:29

数据分析入门-Task02：数据清洗及特征处理

2.1.1缺失值观察2.1.2对缺失值进行处理2.2重复值观察与处理2.2.1查看数据中的重复值2.2.2对重复值进行处理2.2.3将前面清洗的数据保存为csv格式2.3特征观察与处理2.3.1对年龄进行分箱
christianzhang93·2020-08-22 12:48

datawhale课程[动手学数据分析]——Task02：数据清洗简述

对缺失值进行处理2.2重复值观察与处理2.2.1任务一：请查看数据中的重复值2.2.2任务二：对重复值进行处理2.2.3任务三：将前面清洗的数据保存为csv格式2.3特征观察与处理2.3.1任务一：对年龄进行分箱
sd3145265·2020-08-22 11:24

数据分析——数据清洗及特征处理 真的好困开始已经十点了

（草草写文章的一天，因为实在太困了）目录1.导入库和数据2.数据清洗2.1缺失值的观察与处理缺失值观察缺失值处理2.2重复值的观察与处理查看重复值去掉重复项2.3特征值处理对年龄分箱（离散化）处理2.4
鹅黄绒绒·2020-08-22 00:53

Task2 数据清洗及特征处理_学习笔记

缺失值的查看和处理1.2缺失值的查看1.3对缺失值进行处理1.3.1删除（dropna）1.3.2填充（fillna）2、重复值的查看和处理2.1重复值的查看2.2重复值的去除2.3特征观察与处理2.3.1分箱
Moana11·2020-08-21 23:57

模型变量选择方法-IV值WOE

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
peiyang·2020-08-21 19:23

数据挖掘模型中的IV和WOE详解（转）

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
overad·2020-08-21 18:05

用IV和WOE来做特征筛选

，有多个变量：最近一个月是否有购买；最近一次购买金额；最近一笔购买的商品类别；是否是公司VIP客户；那么我们每次取一个变量进行对其下分组的不同标签数目进行统计如下：变量的离散化实例数据挖掘当中的IV和WOE
九日照林·2020-08-21 15:39

WOE与IV值

原文链接：WOE与IV值微信公众号：机器学习养成记搜索添加微信公众号：chenchenwings计算WOE和IV是评分卡模型的一个重要环节，之前没有仔细研究过，但总觉得他们既然可以放在评分卡模型中去解决相应的问题
三猫后端·2020-08-21 12:07

使用MinGW 编译 iconv 库

ftp.gnu.org/pub/gnu/libiconv/libiconv-1.14.tar.gz已有的环境：msys2.0,mingw,GnuWin32工具集解压后先别急着configure先看看README.woe32Buildingrequiresthemingwo
weixin_30718391·2020-08-20 19:29

python实现连续变量最优分箱详解--CART算法

今天小编就为大家分享一篇python实现连续变量最优分箱详解–CART算法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。
程序员adny·2020-08-20 00:59

【精通特征工程】学习笔记（四）

5、分类变量:自动化时代的数据计数分类变量是用来表示类别或标记的，又称为无序变量大型分类变量，分箱计数5.1分类变量的编码分类变量中的类别通常不是数值型的。
Janet_zyh·2020-08-19 01:44

数据离散化：等频分箱Python

在这里我主要记录并介绍我最近自己使用的等频分箱的代码。等频离散化等频离散化顾名思义，使划分的区间中，样本数量尽量保持一致。例如对数据【2,2,3,4,8,10,12,16,17】。我们
陆勼·2020-08-18 11:38

连续属性离散化与sklearn.preprocessing.KBinsDiscretizer

1、连续属性离散化离散化(Discretization)(有些时候叫量化(quantization)或分箱(binning))，是将连续特征划分为离散特征值的方法。
望百川归海·2020-08-18 11:16

《利用python进行数据分析》读书笔记之数据转换（二）

数据转换离散化和分箱检测和过滤异常值置换和随机抽样计算指标/虚拟变量离散化和分箱连续值经常需要进行离散化，或者分离成“箱子”进行分析。
pnd237·2020-08-18 11:20

特征离散化（四） 之 bestKS分箱

特征离散化（四）之bestKS分箱讲完了最小熵分箱，随便也提一下bestKS分箱吧。其实看懂了最小熵分箱，很容易就能理解bestKS分箱了。
SkullSky·2020-08-18 10:27

十六、数据变换和数据离散化

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2数据变换策略概述在数据变换中，数据被变换或统一成适合于挖
智享AI·2020-08-18 10:29

特征构建---特征变换（概念分层、标准化（线性与非线性）、离散化（分箱法））基于r语言

特征变换特征变换是指对原始的某个特征通过一定规则或映射得到新特征的方法。常见的特征变化有：概念分层标准化离散化函数变换深入表达等特征变换主要由人工完成，属于比较基础的特征构建方法。概念分层将类别过多的变量通过使用概念分层的变换方法得到类别较少的变量，比如可以将年龄变量“1岁”“2岁”“3岁”…等，变换为更高概念层次的值，如“儿童”“青年”“中年”等，这里通过r语言，使用身体发育数据集，介绍概念分层
木小白b2·2020-08-18 10:26

内存分配器dlmalloc 2.8.3源码浅析

目录1.本文档介绍12．边界标记法23.分箱式内存管理64.核心结构体malloc_state135.内存分配相关函数165.1函数dlmalloc165.2函数tmalloc_small255.3函数
拉里山姆·2020-08-17 13:08

Python数据可视化-seaborn库之countplot

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。
weixin_30572613·2020-08-17 04:57

评分卡模型开发文档

score_card.data_preprocess(用于数据预处理)1.1方法CalNoOfDays（用于将两列日期转换为相差的天数）1.2方法SplitData（用于数据集的划分）2包score_card.woe
花粥没有花·2020-08-16 09:21

基于卡方分箱的评分卡建模

卡方分布—chi-squaredistribution,χ2-distribution：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：为服从自由度为k的卡方分布，记作：或者卡方检验—χ2检验是以χ2分布为基础的一种假设检验方法，主要用于分类变量之间的独立性检验：基本思想是根据样本数据推断总体分布与期望分布是否有显著性差异，或者推断两个分类变量是
Hi_Shook·2020-08-16 09:30

【特征工程】卡方分箱原理和python代码（附带训练数据和测试结果），适合二分类和多分类

背景介绍本文针对有一定基础的数据分析人员，专门想了解卡方分箱原理和寻找能直接运行的代码的人员。
GreenYang5277·2020-08-16 05:20

华泰实习日记：评分卡建模流程

1.1方法CalNoOfDays（用于将两列日期转换为相差的天数）1.2方法MissingValue（用于填充缺失值，4种方法）1.3方法SplitData（用于数据集的划分）2包score_card.woe
花粥没有花·2020-08-16 05:54

等频分箱代码

如下代码，仅需将原始已处理好的需变量分析的数据读入，Y值需将字段名称修改为‘15A’即可运行。#-*-coding:utf-8-*-""""""importpandasaspdimportnumpyasnpimportxlrd#frompandasqlimportsqldf#定义读入数据defxlsxread(self):content=xlrd.open_workbook(self,encodi
LL_QQ63·2020-08-15 21:15

信用评分卡模型总结10：评分卡的创建及sas部署实施

确定最终评分卡将被纳入模型的变量使用WOE值和模型参数，为不同变量的每一类或每一段相应的分配分值。模型的截距项用于计算评分卡的基准点。每个变量类别或分段分配的分值都根据对应的变量取值范围制成表格。
乐想屋·2020-08-15 13:32

业务 | 信贷模型中的评分卡

2.4Vintage和迁移率模型对比3A卡和B卡3.1A卡3.2B卡3.3C卡4案例4.1背景4.2步骤4.2.1提数并数据预处理4.2.2模型流程4.2.3策略4.2.4评估效果4.3特征工程部分之分箱
RUC_Lee·2020-08-15 07:37

2. 数据挖掘入门之数据清洗

删除该列：如果缺失的太多，可以考虑删除该列插值补全：均值、中位数、众数、建模预测、多重插补，通过感知补全或矩阵补全等高维映射方法等分箱处理：
Teague_DZ·2020-08-14 23:41

R语言数据预处理——离散化（分箱）

R语言数据预处理——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
Y_Wolf·2020-08-14 23:25

风控模型指标详解

目录：1.P-R曲线2.ROC,AUCP-R曲线和ROC曲线的区别3.WOE.IV值4.K-S值KS曲线与ROC曲线的区别5.PSI,CSIPSICSIPSI和CSI的区别6.Lift曲线1.P-R曲线
Labryant·2020-08-12 11:26
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