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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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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机器学习（十六）特征工程之数据分箱 2019-01-28阅读 5K0 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，它们可以是任何类
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2023-11-28 21:39:09
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使用 Pandas 的between 、cut、qcut 和 value_count离散化数值变量。分箱是一种常见的数据预处理技术有时也被称为分桶或离散化，他可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。我们创建以下合成数据用于演示import pandas as pd # version 1.3.5
impo
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2024-03-02 11:03:20
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分箱是一种常见的数据预处理技术有时也被称为分桶或离散化，他可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。我们创建以下合成数据用于演示import pandas as pd # version 1.3.5
import numpy as np
def create_df():
df = pd.DataFram
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2023-07-10 18:00:26
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简介本篇主要介绍机器学习建模中数据预处理步骤的数据分箱部分。在本篇中，会对数据分箱的定义、目的、方法分类以及Python的实现方法进行介绍。一句话概括版分箱就是把数据按特定的规则进行分组，实现数据的离散化，增强数据稳定性，减少过拟合风险。逻辑回归中进行分箱是非常必要的，其他树模型可以不进行分箱。分箱的定义数据分箱（Binning）作为数据预处理的一部分，也被称为离散分箱或数据分段。其实分箱的概念其
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2024-08-22 15:02:37
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在数据分析中，数据分箱是将连续变量转换为分类变量的重要步骤。通过Python进行数据分箱，可以有效提升模型的表现。本文将详细描述基于Python的数据分箱方法及环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案和进阶指南。
## 环境配置
为了进行数据分箱的工作，我需要设置一个合适的Python开发环境。下面是我设置环境的步骤：
1. 安装Python
2. 创建虚拟环境
3. 安装所需库
# 数据分箱高效实现指南
数据分箱（Binning）是将连续变量转换为分类变量的重要步骤，尤其在数据预处理和机器学习模型中十分常见。本文将带您详细了解如何使用Python高效地实现数据分箱，本文分为几个部分：整体流程、每个步骤的具体操作代码及其注释，以及项目时间安排的甘特图展示。
## 整体流程
以下是数据分箱的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
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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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
182阅读
# 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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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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# Python连续型数据分箱
## 引言
在数据分析和机器学习中，特征工程尤为重要。连续型数据分箱（Binning）是通过将连续数值特征转换为离散类别特征的一种方法。这种方法不仅可以简化模型，还可以提高模型的可解释性和性能。因此，了解如何在Python中进行连续型数据分箱，将对数据科学家和分析师的工作极具帮助。
## 什么是数据分箱？
数据分箱的目的在于将连续的数值特征划分为多个区间，然
# 如何在 Python 中实现等频分箱数据
等频分箱是数据预处理中的一种常用方法，特别是在特征工程阶段。其目的是将连续数值型数据分成若干个箱，保证每个箱中的数据量相近。这种技术可以帮助我们更好地理解和处理数据。本文将逐步指导你如何在 Python 中实现等频分箱。
## 整体流程
下面是实现等频分箱的整体流程，你可以参考以下表格。
| 步骤 | 描述
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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## 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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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：# -*- coding:
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2023-07-29 14:48:51
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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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