# 使用卡方分箱进行数据分箱的Python实现
在数据分析和机器学习中，特征工程是至关重要的一步。卡方分箱（Chi-square Binning）是一种用于将数值型特征离散化的方法，可以帮助我们更好地理解数据并提高模型的预测能力。在这篇文章中，我将向你介绍如何利用Python进行卡方分箱的实现。我们将从整件事情的流程开始，逐步深入理解每一个步骤，并附上必要的代码和注释。
## 流程概述
以下
在机械学习中，我们经常会对数据进行分箱处理的操作， 也就是 把一段连续的值切分成若干段，每一段的值看成一个分类。这个把连续值转换成离散值的过程，我们叫做分箱处理。
比如，把年龄按15岁划分成一组，0-15岁叫做少年，16-30岁叫做青年，31-45岁叫做壮年。在这个过程中，我们把连续的年龄分成了三个类别，"少年"，"青年"和"壮年"就是各个类别的名称，或者叫做标签。
cu
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2023-10-18 17:40:35
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卡方分箱卡方分箱原理数据分析与数据挖掘之四大分布三大检验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 np
import pandas as pd
data = np.random.randint(100, size=(10000,))
#自定义分箱
#cut(x, bins, right=True,
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2023-06-12 20:46:17
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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。分箱是特征工程中常见的操作，也就是将某一个变量划分为多个区间，比如对年龄分箱，1-10岁，10-40岁，40+岁。卡方分箱就是用来寻找最优分割点的方法。本文介绍了卡方分箱原理、python代码、使用数据集（有数据集构造代码）测试分箱效果几个部分。 注：这里保证代码肯定可以直接运行，并附上了检验分箱原理的代
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2023-11-15 16:25:23
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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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个人观点，信贷行业中，模型稳定性往往比模型效果更重要。信贷行业所做的任何规则、政策、模型的调整，都需要较长时间才能知道结果如何，模型迭代周期相较于其他行业可能更长，因此一个模型的稳定性至关重要。当然在模型迭代周期较短的场景下，可以去追求更好的模型效果，比如有些反欺诈场景，模型模型迭代快，模型可以快速及时调整。但对于大多数其他情况，无论是做评分卡还是机器学习，个人在实践中会为了稳定性牺牲掉一些效果。
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2023-06-09 14:22:27
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1. 卡方分箱-一种有监督分箱1.1 卡方检验卡方检验是对分类数据的频数进行分析的统计方法；用于分析分类变量和分类变量的关系（相关程度）；卡方检验分为优度检验和独立性检验。1.1.1 拟合优度检验拟合优度检验是对一个分类变量的检验，即根据总体的分布情况，计算出分类变量中各分类的期望频数，与分布的观测频数进行对比，判断期望频数与观察频数是否有显著差异。1.1.2 列联分析：独立性分析独立性检验对两个
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2024-01-06 23:59:21
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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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前些日子，星球里讨论风控建模面试中的一些问题，其中就提到了 “卡方分箱”。大家对卡方分箱都有或多或少的疑问，应星球朋友要求，最近整理了一下我对卡方分箱的理解，也借此分享给公众号的朋友们。什么是分箱？说到分箱，可能很多朋友都非常熟悉，它是数据科学中常用到的一个技巧，意思就是将连续型的数据分成几个数据段，即离散化。很好理解，举个例子，比如将原本连续的年龄特征离散化，结果可变为0-18，18-30, 3
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2023-11-23 13:10:49
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one-hot 编码会将原始变量中的每个状态都做为作为一个新的特征，当原始特征状态较多时，数据经过one-hot编码之后特征数量会成倍的增加，同时新特征也会变得过于稀疏。在进行变量筛选的过程中，也会出现原始特征的一部分状态被筛选出来，另一部分状态未被筛选出来，造成特征的不完整。而WOE编码不仅可以解决以上这些问题，同时还可以将特征转化为线性。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
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2024-05-14 14:31:13
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1、聚合统计1.1描述统计#df.describe(),对数据的总体特征进行描述
df.groupby('team').describe()df.groupby('team').describe().T #列数太多，进行转置1.2统计函数#对分组对象直接使用统计函数，分组内数据进行计算，返回df形式的数据
#计算平均数
df.groupby('team').mean()#相关性系数
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2023-12-19 16:38:37
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分箱操作就是将连续数据转换为分类对应物的过程。⽐如将连续的身⾼数据划分为：矮中⾼。分箱操作分为等距分箱和等频分箱。分箱操作也叫⾯元划分或者离散化。import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,150,size = (100,3)),
columns=['Python','T
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2023-06-29 20:54:37
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实现 Hive 分箱的流程如下：
1. 数据准备：首先，你需要准备一份包含数值型数据的 Hive 表，作为示例数据集。可以使用以下代码创建一个名为 `input_data` 的表，并插入一些示例数据。
```sql
-- 创建表
CREATE TABLE input_data (
id INT,
value DOUBLE
);
-- 插入示例数据
INSERT INTO input_
原创
2024-01-16 09:34:44
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无监督分箱：等频、等距有监督分箱：Bset KS分箱、chi2分箱、决策树分箱 一、chi2分箱关键词：卡方检验、卡方阈值、显著性水平、自由度什么是卡方检验？应用于哪些问题？（只应用与分类数据）应用方法？（拟合优度检验和独立性检验）什么是卡方分箱？（基于卡方检验的有监督的分箱方法）步骤(根据一个chi2 python计算代码总结的)：(1)人为确定最大分箱数（一般为5）。对连续变量排序。
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2023-07-10 09:46:57
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解决的问题： 1、实现了二分类的卡方分箱； 2、实现了最大分组限定停止条件，和最小阈值限定停止条件；问题，还不太清楚，后续补充。 1、自由度k,如何来确定，卡方阈值的自由度为 分箱数-1，显著性水平可以取10%，5%或1%算法扩展： 1、卡方分箱除了用阈值来做约束条件，还可以进一步的加入分箱数约束，以及最小箱占比，坏人率约束等。 2、需要实现更多分类的卡方分箱算法； 具体代码如下：# -
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2023-06-20 21:18:50
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关于变量分箱主要分为两大类：有监督型和无监督型对应的分箱方法：A. 无监督：(1) 等宽 (2) 等频 (3) 聚类B. 有监督：(1) 卡方分箱法(ChiMerge) (2) ID3、C4.5、CART等单变量决策树算法 (3) 信用评分建模的IV最大化分箱 等本篇使用python，基于CART算法对连续变量进行最优分箱由于CART是决策树分类算法，所以相当于是单变量决策树分类。简单介绍下理论：
特征分箱 分箱的优点 分箱的好处主要有这些： 1、分箱后的特征对异常数据有更强的鲁棒性。比如年龄中有一个异常值为300，分箱之后就可能划到>80这一箱中，而如果直接入模的话会对模型造成很大干扰。 2、特征离散化之后，每个变量有单独的权重，可以为逻辑回归模型引入了非线性，能够提升模型表达能力，加大拟合 ...
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2021-09-29 23:55:00
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2评论
## Python分箱
### 什么是分箱
在数据分析和机器学习中，分箱（binning）是一种将连续变量划分为离散区间的方法。分箱的目的是为了简化模型，降低模型对噪音的敏感度，并且能够提高模型在非线性关系上的拟合能力。
分箱是数据预处理中的一种重要步骤，它可以解决以下问题：
1. 处理离群值（outliers）：将离群值归入特定区间，避免其对模型的影响。
2. 处理缺失值（missing
原创
2023-08-10 19:02:02
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# Python中的等深分箱与等宽分箱详解
分箱（Binning）是将连续变量转换为分类变量的技术。在数据预处理和特征工程中，它能够有效地将数据集划分为不同的类别，便于模型的训练和评估。本文将结合具体的代码示例来教会你如何在Python中实现等深分箱和等宽分箱。
## 整体流程
在进行分箱之前，我们需要制定一个清晰的流程。下面是一个简要的步骤表格：
| 步骤 | 描述
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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