离散分箱

最新推荐文章于 2024-11-30 12:47:27 发布
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分类专栏： 分析函数
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#对离散特征进行分箱（特征分箱需遵循分箱后样本随分箱结果有规律变化）

def get_dispersed_result_group(data,aim,label,label_loss):
	'''
	data : 数据集需包括aim和label
	aim : 要分组的特征名
	label ：标签名
	label_loss : 标签的流失值，就是分箱后指定的需随结果规律变化的label值
	'''
	
	result_group = []
	result_rate = []
	group_lis = data[aim].value_counts().index
	for group in group_lis;
		need_data = data[data[aim] =
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离散值分箱
qq_41144346的博客
12-21 367
def chi12(np_regroup,confidence=4,bins=20): #设定自由度为1，卡方阈值为3.841，最大分箱数20 #对相邻两个区间的值进行卡方计算 chi_table = np.array([]) #创建一个数组保存相邻两个区间的卡方值 index = [] for i in np.arange(np_regroup.shape[0]-1): for j in np.arange(i+1,np_regr...
【笔记】【机器学习基础】分箱、离散化、线性模型、树
qq_47809408的博客
06-04 469
分箱
特征工程——离散化与分箱
weixin_43580339的博客
09-13 823
序 数据表示的最佳方法不仅取决于数据的语义，还取决于所使用的模型种类。线性模型与基于树的模型（比如决策树，梯度提升树和随机森林）是两种成员很多同时有非常常用的模型，它们在处理不同的特征表示时就具有非常不同的性质。我们先用线性模型和决策树来训练一个数据集。 PS：线性模型和决策树模型之前都已经讲解过了，感兴趣的可以去点击相关链接看一下，这里就不再赘述了。 训练模型 1.数据来源 第一人称fps游戏csgo的等分数据：https://www.kaggle.com/sp1nalcord/mycsgo-data
SPSS教程——分箱功能将连续数据离散化
nekonekoboom的博客
06-01 7909
“分箱法”相信学过统计学的小伙伴们都不会陌生，它的主要作用就在于对噪音数据进行剔除，同时将连续型数据进行离散处理。在模型分析开始前，我们经常需要使用到分箱法来处理和清洗数据。 作为一款功能全面、专业性强的统计分析软件，IBM SPSS Statistic同样具备分箱功能，下面我们一起来通过一篇教程了解一下。 图1是我们准备要分箱的数据，我们将对年龄列进行分箱，按照每10岁为一个标准进行分箱。 图1：要分箱的数据 点击“转换”中的“可视分箱”，进入分箱设置界面。 图2：可视分箱 ..
数据离散化与分箱
qq_39403128的博客
11-15 874
1.分箱的意义 将数据放在分段线中，例如将成绩按照等差区间分为，A,B,C,D。分别对应60，80，90，100。 2.代码示例 import pandas as pd import numpy as np ages = [20,22,33,54,64,43,55,66,75,32,21,11] bins = [18,25,35,60,100] cart = pd.cut(ages,bins) #将原数据按照bins中的区间进行分箱。 cart.codes #查看每个数据分箱到哪里了 ca
特征工程——连续特征离散化分箱
weixin_45339594的博客
11-20 1211
特征工程之连续变量的离散化方法
特征离散化（一） 之 卡方分箱
SkullSky的博客
09-16 1万+
特征离散化 之 卡方分箱 离散特征在数据挖掘的过程中具有重要作用，因此特征离散化是构建特征工程的一个很常见、也很重要的环节。 最近做项目需要用到卡方分箱实现特征的离散化，发现这么经典的功能python竟然没有相关的封装库。找了许多资料，老感觉差了一点，看的迷迷糊糊的。最后实在不得已，只能翻出原论文 Chi2: Feature Selection and Discretization of N...
chimerge离散化分箱
12-21
chimerge是一种用于离散化分箱的算法，它可以帮助我们将连续的数值型数据分成几个离散的区间，这样可以更好地理解和分析数据的特征。这个过程主要是通过合并相邻的区间来实现的。 首先，chimerge算法会对数据进行...
决策树详解
MrTriste的博客
08-06 4021
决策树一般有三个重要部分，特征选择、生成、剪枝。 特征选择有这么四种标准构建分类树的话是信息增益、信息增益比、基尼指数构建回归树的话是平方误差最小化。 生成基本思路是，找到最佳分裂点，将数据集分成若干部分（具体地，普通决策树是根据最佳分裂特征的取值有多少个就将数据集分成几个部分，CART是只分成两部分，所以普通决策树一般处理离散型变量，CART离散型和连续型都可以处理，而且普通决策树增长的太快，很容
评分卡建模学习（二）————变量分箱学习part.1
最新发布
Morven_dai的博客
11-30 1060
变量分箱（Variable Binning 或 Binning）是指将变量的取值范围分割成若干个互不重叠的区间（称为“箱子”），并将原始数据根据其取值分配到这些区间中的过程。这个过程通常用于数据分析和数据挖掘中，以改善数据的可解释性、降低数据的复杂性，或者为某些统计模型或机器学习算法准备数据。变量分箱：是一种数据预处理技术，它涉及将一个或多个连续变量或类别变量的取值范围分割成若干个离散的组别（箱子）。对于连续变量，这通常意味着将无限的数值范围转换为有限的几个类别；
数据处理：分箱
rubyw的博客
07-04 1296
分箱（Binning），也称为离散化（Discretization），是数据预处理中的一种技术，主要用于将连续型变量转换为离散型变量。分箱的主要目的是减少数据的复杂性，增强模型的稳定性和可解释性，特别是在使用一些对连续变量不太敏感的模型时（如决策树）。
python学习之：pandas 使用函数或者映射进行数据替换；pandas 离散化数据和分箱
qq_42902997的博客
02-26 735
文章目录函数或映射进行值替代分箱按照指定的边界值来分箱按照指定的分位数进行分箱 函数或映射进行值替代 df = pd.DataFrame([['jeff',18] ,['herry',20] ,['chris',25] ,['culry',38]],columns=['name','age']) df name age
数据分箱的常用方法
热门推荐
huobanjishijian的专栏
10-22 4万+
假设要将某个自变量的观测值分为k个分箱，一些常用的分箱方法有：1.无监督分箱（1）等宽分箱：将变量的取值范围分为k个等宽的区间，每个区间当作一个分箱。 （2）等频分箱：把观测值按照从小到大的顺序排列，根据观测的个数等分为k部分，每部分当作一个分箱，例如，数值最小的1/k比例的观测形成第一个分箱，等等。 （3）基于k均值聚类的分箱：使用第五章将介绍的k均值聚类法将观测值聚为k类，但在聚类过程中需
R语言数据预处理——离散化（分箱）
qq_26867967的博客
07-14 1万+
R语言数据预处理——离散化（分箱） 一、项目环境 开发工具：RStudio R：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.Length Sepal.Width Petal.Length Petal....
离散变量处理
howardact的博客
05-09 5999
one-hot encoding　　假如多个特征需要独热码编码，那么久按照上面的方法依次将每个特征的独热码拼接起来：　　　　{sex：{male， female，other}}　　　　{grade：{一年级， 二年级，三年级， 四年级}}　　此时对于输入为{sex：male； grade： 四年级}进行独热编码，可以首先将sex按照上面的进行编码得到{100}，然后按照grade进行编码为{0001
R语言︱噪声数据处理、数据分组——分箱法（离散化、等级化）
素质云笔记
11-25 4万+
分箱法在实际案例操作过程中较为常见，能够将一些数据离散化，等级化，比如年龄段，我们并不想知道确切的几岁，于是乎可以将其分组、分段。 基础函数中cut能够进行简单分组，并且可以用于等宽分箱法。 cut函数：cut(x, n)：将连续型变量x分割为有着n个水平的因子 [plain] view plain copy  print? cut(x,
机器学习特征工程之连续变量离散化：等宽分箱
data+scenario+science+insight
08-27 1517
机器学习特征工程之连续变量离散化：等宽分箱 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； 根据用户的听音乐的数据来预测哪些歌曲更受欢迎。 假设大部分人听歌都很平均，会不停的听新的歌曲，但是有一个用户24小时的不停播放同一首歌曲，并且这个歌曲很偏门，导致这首歌的总收听次数特别高。如果用总收听次数来喂给模型，就会误导模型。这时候就需要使用“二值化”。 拿每个人的收入举例，大部分人的收入都不高，极少数人的收入极其高，分布很不均匀。有些人月收入3000，有些人月收入30万，跨了好几个数量级。.
机器学习（十六）特征工程之数据分箱
yanqianglifei的专栏
01-19 5271
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...
【数据处理】python变量分箱常见手法：分类型、数值型、卡方、自定义
lizz2276的博客
05-27 3634
""" 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（特征value的变动幅度较小）： 若特征value的非重复计数在5个以下，可以直接根据非重复计数值来分箱(binning_cate) 若特征value的非重复计数在5个以上，建议根据业务解释或者数据分布做自定义分箱(binning_self) 2）连续型数值特征（特征value的...
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