python分箱处理_python数据处理--WOE分箱

数据分箱的重要性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，否则0。如果特征没有离散化，一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰；

逻辑回归属于广义线性模型，表达能力受限；单变量离散化为N个后，每个变量有单独的权重，相当于为模型引入了非线性，能够提升模型表达能力，加大拟合；

离散化后可以进行特征交叉，由M+N个变量变为M*N个变量，进一步引入非线性，提升表达能力；

特征离散化后，模型会更稳定，比如如果对用户年龄离散化，20-30作为一个区间，不会因为一个用户年龄长了一岁就变成一个完全不同的人。当然处于区间相邻处的样本会刚好相反，所以怎么划分区间是门学问；

特征离散化以后，起到了简化了逻辑回归模型的作用，降低了模型过拟合的风险。

可以将缺失作为独立的一类带入模型。

将所有变量变换到相似的尺度上。

数据分箱的方法有：

1.等距分箱

def bin_frequency(x,y,n=10):

total=y.count()

bad=y.sum()

good=total-bad

d1=pd.DataFrame({"x":x,"y":y,'bin':pd.qcut(x,n)})

d2=d1.groupby('bin',as_index=True)

d3=pd.DataFrame()

d3['total']=d2.y.count() ##每个箱中的总样本数

d3['bad']=d2.y.sum() ##每个箱中的坏样本数

d3['good']=d3['total']-d3['bad'] ##每个箱中的好样本数

d3['bad_rate']=d3['bad']/d3['total']*100 ##每个箱中的坏样本率

d3['%bad']=d3['bad']/bad*100 ##每个箱中的坏样本占总坏样本的比重

d3['%good']=d3['good']/good*100 ##每个箱中的好样本占总好样本的比重

d3['woe']=np.log(d3['%bad']/d3['%good'])

iv=((d3['%bad']-d3['%good'])*d3['woe']).sum()

d3.reset_index(inplace=True)

print(d3,iv)

2.等频分箱

def bin_distance(x,y,n=10): ##主要woe有可能为-inf

total=y.count()

bad=y.sum()

good=total-bad

d1=pd.DataFrame({"x":x,"y":y,'bin':pd.cut(x,n)}) ##等距分箱

d2=d1.groupby('bin',as_index=True)

d3=pd.DataFrame()

d3['total']=d2.y.count() ##每个箱中的总样本数

d3['bad']=d2.y.sum() ##每个箱中的坏样本数

d3['good']=d3['total']-d3['bad'] ##每个箱中的好样本数

d3['bad_rate']=d3['bad']/d3['total']*100 ##每个箱中的坏样本率

d3['%bad']=d3['bad']/bad*100 ##每个箱中的坏样本占总坏样本的比重

d3['%good']=d3['good']/good*100 ##每个箱中的好样本占总好样本的比重

d3['woe']=np.log(d3['%bad']/d3['%good'])

iv=((d3['%bad']-d3['%good'])*d3['woe']).sum()

d3.reset_index(inplace=True)

print(d3,iv)

3.自定义分箱

def bin_self(x,y,cut): ##cut:自定义分箱(list)

total=y.count()

bad=y.sum()

good=total-bad

d1=pd.DataFrame({"x":x,"y":y,'bin':pd.cut(x,cut)}) ##等距分箱

d2=d1.groupby('bin',as_index=True)

d3=pd.DataFrame()

d3['total']=d2.y.count() ##每个箱中的总样本数

d3['bad']=d2.y.sum() ##每个箱中的坏样本数

d3[&