# Python实现WOE分箱方法
## 一、流程图
```mermaid
classDiagram
class 数据准备{
-剔除缺失值
-计算IV值
}
class 分箱方法{
-等频分箱
-等距分箱
-最优分箱
}
class WOE转换{
-计算WOE
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。问题场景（为什么要分箱）：不论是做业务分析还是建模前的特征工程，经常会遇到一个问题，连续变量需要分箱。且分箱会有一个诉求：分出来的组，对于目标指标（比如转化率）差异最大。业务分析中这样做的目的在于：一些连续变量对于最终结果指标的影响程度有更好的可解释性。比如客户的年龄与转化率相关性
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2023-09-04 22:39:40
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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；分箱成功的变量才会保留，有可能失败的情况是找不出同时满足上述2和3的分箱；增加了多进程，提升分箱速度除了Iv以外，增加变量切分的其他算法：alg_method = ‘iv’ , ‘gini’
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2023-06-19 16:46:50
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总结IV (信息价值，或者信息量)作用：可以用来衡量自变量(特征)的预测能力公式：对每组的IV值求和就可以求出一个特征的IV值系数（py-pn）:这个系数很好的考虑了这个分组中样本占整体样本的比例，比例越低，这个分组对特征整体预测能力的贡献越低WOE (证据权重)公式：由公式可以看出，一组样本确定后，分母值是确定的，yi正例样本越大该组样本的WOE越大。(WOE值有正有负)前提：计算WOE首先需要
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2023-08-03 23:31:05
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什么是分箱？简单点说就是将不同的东西，按照特定的条件放到一个指定容器里，比如水果 把绿色的放一个篮子里，红色一个篮子等等，这个篮子就是箱，而水果就是数据 颜色就是条件什么样式的数据要进行分箱数据主要分为连续变量和分类变量，分箱的操作主要针对于连续变量。为什么要对数据进行分箱操作稳定性，时间复杂度，看的舒服，提高准确度 等等分箱分为 有监督和无监督先说有监督，意思就是 个人确定范围区间
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2023-09-19 11:01:51
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## 特征分箱woe python实现教程
### 1. 概述
在数据分析和建模中，特征分箱是一种常见的数据预处理技术，通过将连续型变量划分为若干个区间（箱子）来减少数据的噪音和复杂度。WOE（Weight of Evidence）是评估自变量与因变量之间关联性的指标，常用于评分卡模型的开发。本教程将指导你如何在Python中实现特征分箱和WOE转换。
### 2. 整体流程
```mer
## 什么是WOE分箱
WOE（Weight of Evidence）是一种常用的特征离散化方法，它可以将连续变量转换为离散变量，从而更好地适应建模需求。WOE分箱的主要目的是将原始数据进行分组，使得同一组内的样本具有较为相似的响应概率，而不同组之间的响应概率有较大的差异。通过WOE分箱，我们可以更好地了解自变量对于因变量的影响程度。
关于WOE分箱的代码实现一般使用Python编程语言，下面
原创
2023-08-11 16:42:06
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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：0,1,2...能够在一定
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2023-08-22 23:09:19
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笔者之前用R开发评分卡时，需要进行分箱计算woe及iv值，采用的R包是smbinning,它可以自动进行分箱。近期换用python开发， 也想实现自动分箱功能，找到了一个woe包，地址https://pypi.org/project/woe/，可以直接 pip install woe安装。由于此woe包官网介绍及给的例子不是很好理解，关于每个函数的使用也没有很详细的说明，经过一番仔细探究后以此文记
在前篇文章中，我们可以看到的是，对应评分卡模型来说，对变量进行分箱划分和计算信息值是常用的数据处理技术，它可以应用于连续型变量，如，我们可以将年收入划分成若干个区间，然后通过计算每个区间的log(Odds）值，来获得每个区间的WOE值和该变量的IV值，（Odds通过该区间好样本个数占总体好样本个数的比例 除以 该区间坏样本个数占总体坏样本个数
## Python实现WOE（Weight of Evidence）
WOE（Weight of Evidence）是一种常用于评估自变量的预测能力的统计方法。在建立信用评分模型、风险评估模型等领域中，WOE被广泛使用。
### 实现流程
下面是实现WOE的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 数据分箱 |
| 3 | 计算WOE
原创
2023-08-24 20:40:04
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不会直接把200个特征直接放到模型中去进行训练，而是会用一些方法，从这200个特征中挑选一些出来，放进模型，形成训练集数据。 1、分箱 所谓分箱，就是通过某些分类标准，将数据集进行某维度若干数据的合并，比如身高范围可以是150~180，若分组是厘米，则有30组。若才用距离为5的分箱，150 ~ 15 ...
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2021-09-06 15:21:00
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监督学习经典模型机器学习中的监督学习模型的任务重点在于，根据已有的经验知识对未知样本的目标/标记进行预测。根据目标预测变量的类型不同，我们把监督学习任务大体分为分类学习与回归预测两类。监督学习任务的基本流程：首先准备训练数据，可以是文本、图像、音频等；然后抽取所需要的特征，形成特征向量，接着把这些特征向量连同对应的标记/目标（Labels）一并送入学习算法中，训练一个预测模型，然后采用同样的特征抽
原标题：Python中的坑？while1比whileTrue更快？1、前言前些天被Python的多线程坑了一把，本篇讲的内容是Python的bool类型。2、前提2.1 bool是int的子类根据PEP285中Review部分第6条所述，bool类是从int类继承而来的，这样可以极大的简化实现(C代码中调用PyInt_Check()的地方仍将继续工作)。2.2 Python2中True/False
d）催收评分卡，贷后，需加入催收后客户反应等属性数据FICO信用...
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2023-05-11 09:23:00
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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，这样可以使用嵌入向量表示特征。离散化处理的方法，常见的有等距分箱和等频分箱。等距分箱的缺点是，数据容易集中在某个区间内，导致编号基本相同，丢失大量信息。并且等距分箱通常需要一
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2023-09-04 13:06:07
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一、变量分箱 变量分箱常见于逻辑回归评分卡的制作中，在入模前，需要对原始变量值通过分箱映射成woe值。举例来说，如”年龄“这一变量，我们需要找到合适的切分点，将连续的年龄打散到不同的”箱“中，并按年龄落入的“箱”对变量进行编码。 关于变量分箱的作用，相关资料中的解释有很多，我认为变量分箱最主要有三个 ...
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2021-08-19 21:56:00
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import sys
import numpy as np
import pandas as pd
import math
import os
from tqdm import tqdm
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.3f' % x)
"""
1.自定义缺失值处理函数
1.1 缺失值计算
"""
def
word和excel是办公过程必不可少的两个文档类型，word多用于文字处理，比如备忘录、论文、书籍、报告、商业信函等，excel可以制作精美的图表，还可以计算、分析、记录数据。二者在功能达成上有重叠，工作过程中经常需要转换，如果内容少，还可以手动解决，但是一旦数据量庞大，靠手动，耗时费力不说，还很容易出现差错，今天以两个实例，教大家如何用Python实现word和excel之间的转换。 
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2023-05-29 16:05:16
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## Python实现卡方分箱
卡方分箱是一种常用的特征工程方法，用于将连续变量划分为多个离散的箱体。在机器学习和数据分析中，卡方分箱可以帮助我们处理连续数据，减少数据的复杂性，并提高模型的可解释性。本文将介绍如何使用Python实现卡方分箱。
### 卡方分箱原理
卡方分箱是基于统计学中的卡方检验方法，通过计算每个箱体的卡方值来判断是否需要合并或拆分箱体。卡方检验可用于检验两个分类变量之间
