特征分箱

最新推荐文章于 2024-07-02 21:12:53 发布
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ML之Scorecard：机器学习—评分卡模型中数据分桶/变量分箱/特征分箱的简介(分箱的有效期/特征分箱的优势)、常用方法、案例应用(为例)之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
06-16 2396
​ DataScience：机器学习—评分卡模型中数据分桶/变量分箱/特征分箱的简介(分箱的有效期/特征分箱的优势)、常用方法、案例应用(为例)之详细攻略 目录 评分卡模型中的连续型变量离散化—变量分箱的简介 评分卡模型中特征分箱/变量分箱的案例应用 评分卡模型中的连续型变量离散化—变量分箱的简介 在评分卡模型中，不管原先是连续变量还是离散变量，最终模式都要通过分箱或重分箱转化成离散型。 提出问题 评分法卡模型采用的是对每个字段的分段进行评分，那么怎么进行分段呢？ 解决方案
风控场景下的常用特征分箱介绍：BestKs分箱、卡方分箱、聚类分箱等
Buevara的博客
06-02 1万+
构建风控模型时，常用特征的分箱方法可以分为两大类： 有监督 Best-KS ChiMerge 无监督 等频 等距 聚类 有监督 Best-KS ChiMerge 卡方阈值的确定： 　　根据显著性水平和自由度得到卡方值 　　自由度比类别数量小1。例如：有3类,自由度为2，则90%置信度(10%显著性水平)下，卡方的值为4.6。 阈值的意义 　　类...
Python特征工程 — 1.2 特征分箱
几度春风里的博客
07-02 2208
特征分箱（Feature Binning）是一种数据预处理技术，主要用于将连续特征（或密集离散特征）转换为离散特征，可以提高模型的性能。目的：特征分箱的目的是将连续（或密集离散）变量的值范围划分为多个区间（或“箱子”），并将这些区间映射到离散的类别或标签上。原因：连续（或密集离散）变量可能包含非线性关系或复杂的模式，这些模式对于某些机器学习算法来说可能难以捕捉。通过分箱，我们可以将这些复杂的连续变量（或密集离散）简化为更易于模型处理的离散变量。
特征工程之分箱
Pylady的博客
12-23 1万+
一般在建立分类模型时，需要对连续变量离散化，特征离散化后，模型会更稳定，降低了模型过拟合的风险。比如在建立申请评分卡模型时用logsitic作为基模型就需要对连续变量进行离散化，离散化通常采用分箱法。分箱的重要性及其优势 离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代； 稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展； 离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性：比如一个特征是年龄>30是1，
【数据建模 特征分箱】特征分箱的方法
热门推荐
赖德发的博客
11-01 3万+
在建模中，需要对连续变量离散化，特征离散化后，模型会更稳定，降低了模型过拟合的风险。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。 基本思想:对于精确的离散化，相对类频率在一个区间内应当完全一致。因此,如果两个相邻的区间具有非常类似的类分布，则这两个区间可以合并；否则，它们应当保持分开
机器学习（十六）特征工程之数据分箱
yanqianglifei的专栏
01-19 5322
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。 例如，例如我们有一组关于人年龄的数据，如下图所示： 初始数据 现在我们希望将他们的年龄分组到更少的间隔中，可以通过设置一些条件来实现： 分箱后的数据 分箱的数据不一定必须是数字，它们...
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)
CarryLvan的博客
09-27 2万+
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
【特征工程】特征分箱
06-14 3558
一份完整的自动化特征评估脚本
Python构建xgboost模型-特征分箱、WOE转换、IV值计算
up_learning的博客
01-21 2134
IV值主要表示特征的预测能力，判断特征重要性的，因为做完特征工程后，会衍生出很多特征，有的变量是没用的，或者说对模型贡献非常非常小，所以我们需要筛选最重要的特征。1、可以提高模型的性能：根据公式以每一箱中的相对全体的log odds的超出作为编码依据，能够提高模型的预测精度，同时公式也符合LR的思想。如入模特征异常大时，分箱后只是作为一个类别入模，如果将值直接入模，则会对模型造成较大的干扰。2、分层抽样中的WOE不变性：如果建模需要对好坏样本进行分层抽样，则抽样后计算的WOE与没分层计算的WOE是一致的。
风控童鞋，建议都好好学一下这份手动的特征分箱
weixin_45545159的博客
05-31 1155
实操干货|风控童鞋，建议都好好学一下这份手动的特征分箱
卡方分箱原理
05-23
卡方分箱算法ChiMerge卡方分箱算法ChiMerge卡方分箱原理阐述，论文
金融风控-->申请评分卡模型-->特征工程（特征分箱，WOE编码） 标签： 金融特征分箱-WOE编码 2017-07-16 21:26 4086人阅读 评论(2) 收藏 举报 分类： 金融风
周红伟讲AI
12-29 1万+
金融风控-->申请评分卡模型-->特征工程（特征分箱，WOE编码） 标签： 金融特征分箱-WOE编码 2017-07-16 21:26 4086人阅读 评论(2) 收藏 举报 分类： 金融风控（6） 作者同类文章X 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 这篇博文主要讲在申请评分卡
3种特征分箱方法！
张俊红的个人博客
08-08 4749
一般在建立分类模型时，当我们进行特征工程的工作经常需要对连续型变量进行离散化的处理，也就是将连续型字段转成离散型字段。离散化的过程中，连续型变量重新进行了编码。特征离散化后，模型会更稳定，降低了模型过拟合的风险。本文主要介绍3种常见的特征分箱方法：分箱特点 连续型变量执行离散化的分箱操作，能够更加简洁地呈现数据信息消除特征变量的量纲影响，因为分箱之后都是类别数，例如：0,...
特征工程——分箱（binning）
一枚想要从事互联网金融行业的菜鸡
03-31 1262
一般在评分卡模型中，可以先使用细分箱，找到最佳的分箱策略，然后进行粗分箱，简化模型，来提高模型的稳定性。拿年龄来说，分箱后赋予不同的分数，反映不同的年龄段的信用风险。
【机器学习】这3种特征分箱方法，一定要理解掌握
Python数据挖掘
08-14 6347
大家好，一般在建立时，当我们进行特征工程的工作经常需要对连续型变量进行离散化的处理，也就是将连续型字段转成离散型字段。离散化的过程中，连续型变量重新进行了编码。特征离散化后，模型会更稳定，降低了模型过拟合的风险。本文主要介绍3种常见的特征分箱方法，...
python分箱_特征工程 - 分箱
weixin_39741459的博客
12-06 900
卡方分箱python自带分箱函数 -- 无法实现对分类型数据的分箱，可借助卡方分箱算法实现import numpy as npimport pandas as pddata = np.random.randint(100, size=(10000,))#自定义分箱#cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3,...
常用特征分箱算法
未来金科学院
04-12 771
特征分箱是构建信用评分过程中最重要的一个环节。特征分箱是对连续变量离散化的一种简称，对于连续型变量，需要对其连续值进行拆分，并进行后续的分箱调整工作；对于离散型变量，通常要根据每个离散值计算其坏样本占比或者好坏比，通过坏样本占比或好坏比对离散信息进行编码，将离散值转换为连续型变量，再进行后续的分箱操作。特征分箱算法即是在特征分箱过程中采用的方法，对于同一特征而言，不同的分箱算法所得到的分箱结果差异较大，这也直接影响最终的特征预测能力以及模型效果。
机器学习-特征工程之分箱
qq_16236875的博客
09-09 1318
分类模型中需要对连续变量离散化，可以降低模型过拟合的风险，更稳定。 分箱的重要性和优势： 1 离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代 2 稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展。 3 离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性，比如一个特征年龄>1 是1，否则是0，如果特征没有离散化，一个异常数据300岁会给模型造成很大的干扰。 4 逻辑回归属于广义线性模型，...
数值特征分箱
最新发布
03-18
### 数值特征分箱的方法 数值特征分箱是一种重要的数据预处理技术，其核心在于将连续型变量转换为离散型变量。这种方法不仅能够简化数据分析过程，还能提高模型的稳定性和泛化能力[^1]。 #### 常见的分箱方法 以下是几种常见的数值特征分箱方法： 1. **等宽分箱（Equal Width Binning）** 等宽分箱是最简单的分箱方式之一，它通过计算最大值与最小值之间的差值，并将其均匀划分为若干区间来完成分箱操作。假设给定的数据范围为 `[min, max]`，并希望划分成 `k` 个箱子，则每个区间的宽度可以通过以下公式计算： ```python width = (max - min) / k ``` 这种方法的优点是简单易懂，缺点是对异常值敏感，可能导致某些箱子中的样本数量分布不均[^2]。 2. **等频分箱（Equal Frequency Binning）** 等频分箱的目标是使每个箱子内的样本数尽可能相等。具体实现上，可以根据数据的排序顺序，按照固定的百分位数进行分割。例如，如果要分成三个箱子，则分别取前三分之一、中间三分之一和最后三分之一的数据作为不同的箱子。 3. **基于聚类的分箱** 聚类算法也可以用于分箱，尤其是当数据具有复杂的分布模式时。K-Means 是一种常用的聚类算法，它可以自动识别数据中的簇中心并将数据分配到最近的簇中。这种分箱方法更加灵活，但也可能增加计算复杂度。 4. **自定义规则分箱** 自定义规则分箱允许用户根据领域知识设定具体的分箱边界。这种方式特别适用于业务场景明确的情况，比如金融风控中通常会根据信用评分的不同区间设置相应的风险等级。 #### 实现代码示例 下面是一个使用 Python 的 Pandas 库实现等宽分箱的例子： ```python import pandas as pd # 创建示例数据 data = {'value': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]} df = pd.DataFrame(data) # 定义分箱的数量 bins = 3 # 计算等宽分箱 df['binned'] = pd.cut(df['value'], bins=bins, labels=False) print(df) ``` 对于等频分箱，可以改用 `pd.qcut()` 函数替代 `pd.cut()` 来实现。 --- ### 分箱的意义 分箱的主要目的是为了降低噪声的影响，提升模型性能以及便于后续分析。特别是在逻辑回归这类线性模型中，分箱显得尤为重要；而对于决策树等非线性模型来说，虽然理论上不需要显式的分箱步骤，但在实际应用中仍然可能会带来一定的增益效果。 ---
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