# 在Python中实现等频分桶（Equal Frequency Binning）
等频分桶是一种数据预处理技术，常用于将连续数值型数据转化为离散型数据，以便于后续的分析或建模。本文将向你介绍如何在Python中实现等频分桶的过程，包括详细的步骤、代码示例和注释。
## 流程概述
以下是实现等频分桶的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入
# Python 等频分桶的实现指南
## 1. 引言
当我们处理大量数据时，可能希望将数据划分为若干个区间，以便进行进一步分析。等频分桶（也称为等频分箱）就是一种将数据集划分为相同数量数据点的技术。例如，如果我们有100个数值，将其分成4个桶，每个桶中将会有25个数值。本文将指导你如何在Python中实现这一功能。
## 2. 整体流程
在开始之前，我们可以将整个流程总结为以下几个步骤：
原创
2024-10-11 04:49:32
46阅读
我们在临床研究中，经常需要对数据进行转换，有时需要把连续变量转换成分类变量，然后观察分类变量的之间关系。例如下图按照百分位把数据分成了5组 我们今天通过SPSS数据可视化分箱来演示怎么进行连续数据等分分组，继续使用我们的乳腺癌数据（公众号回复：乳腺癌可以获得该数据），我们先导入数据 age表示年龄，pathsize表示病理肿瘤大小（厘米），lnpos表示腋窝淋巴结阳性，histgrad表示病理组织
转载
2023-11-03 15:21:11
115阅读
# Python 等频分桶代码详解
在数据处理和分析中，分桶（Binning）是一种重要的技术，它可以将连续的数值数据划分为离散的区间，这样有助于更好的分析和可视化。等频分桶是一种特殊的分桶方法，它将数据集划分为几个桶，每个桶中包含相同数量的数据点。本文将通过代码示例来深入探讨 Python 中等频分桶的实现方法。
## 什么是等频分桶？
等频分桶的基本思想是将数据集分成若干个区间（桶），并
原创
2024-09-17 07:21:31
224阅读
分箱的基评估标准是依靠WOE与IV值，常用的方法是等频、等距、best_ks、卡方。决策树里对于连续值采用信息熵、信息增益率、方差、基尼系数等来进行拆分的选择。它们本质上是一样的，都是为了寻找最佳的拆分方式，具有最好的表达能力。只不过一个不是用模型能力表现，一个是用模型能力表现。等频分箱对连续变量从小到大排序，使用频次百分比qcut分割的方式对连续变量进行分箱，使得每个区间具有数量相同的样本量。等
转载
2023-12-20 18:37:16
293阅读
等频分桶 Hive 主要用于将数据分桶，使得每个桶中包含的数据量大致相同，这在大数据处理时非常重要。但在实际应用中，我们会遇到一些技术难题，导致处理效率低下，数据分布不均匀等情况。下面我们一起来看看如何解决这些问题。
## 问题背景
在过去的一段时间内，我们的 Hive 数据处理任务频繁出现性能瓶颈，导致商业决策受到延误，具体影响如下：
- 数据处理延迟显著增加，导致实时分析结果滞后
- 业
申请信用评分卡模型（A卡），对于从事金融信贷风控领域的小伙伴来讲是非常熟悉的，在贷前风控流程中通过一定的评分逻辑规则，对申请用户的信用能力或风险情况进行评估，并结合风控决策阈值实现申请进件的最终审批状态（通过或拒绝）。因此，A卡模型在实际业务应用中的价值不言而喻。 由于以上业务场景从模型角度分析，属于二分类模型，在数据建模过程中我们可采用的机器学习算法有很多选择，常见的有逻辑回归、随机森林、XGB
转载
2023-12-06 19:58:10
28阅读
目录分区和分桶总结1、分区1、分区介绍2、分区表的操作3、动态分区2、分桶表1、分桶表介绍2、分桶表的操作3、分区表和分桶表的区别参考分区和分桶总结1、分区1、分区介绍由于数据量过于庞大，使用分区，可以并行的进行处理数据，有点类似于Hadoop当中的切片操作，将数据分开，然后并行去处理，避免去全表扫描。分区表在生产环境当中用的非常多。分区表实际上就是对应一个在HDFS(或者是其他分布式文件系统)文
转载
2023-09-20 04:57:25
185阅读
无监督分箱法:等距划分、等频划分等距分箱从最小值到最大值之间,均分为 N 等份, 这样, 如果 A,B 为最小最大值, 则每个区间的长度为 W=(B−A)/N , 则区间边界值为A+W,A+2W,….A+(N−1)W 。这里只考虑边界，每个等份里面的实例数量可能不等。等频分箱区间的边界值要经过选择,使得每个区间包含大致相等的实例数量。比如说 N=10 ,每个区间应该包含大约10%的实例。以上两种算
转载
2023-08-30 08:21:04
280阅读
python_等频分箱_等距分箱data_temp = data# 分箱：
原创
2022-07-18 14:58:31
936阅读
# Python 等频切分模型实现指南
在数据分析与机器学习中，等频切分是数据预处理的一种重要手段。它能够将连续变量划分为若干个区间，使得每个区间内的样本数量大致相等。接下来，我们会详细介绍如何用 Python 实现等频切分模型。
## 整体流程
下面是整个实现流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 导入所需库 |
| 2 | 准备数据
原创
2024-09-30 04:38:22
60阅读
1.离散的优势：（1）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；（2）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；（3）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
转载
2023-09-04 22:13:53
251阅读
等频分箱和等距分箱是无监督分箱，卡方分箱和最小熵值分箱是有监督分箱，需要指定标签。等频分箱区间的边界值要经过选择,使得每个区间包含大致相等的实例数量。比如说 N=10 ,每个区间应该包含大约10%的实例。 无法使用pd.qcut，用Rank_qcut替代def Discretization_EqualFrequency(bins_number, data: pd.DataFrame):
"""
转载
2023-08-04 10:20:44
333阅读
在一些算法中，需要将具有连续属性的特征转换成离散属性的特征。离散化后的特征对于异常数据会有更强的鲁棒性，模型会更加的稳定。在建立分类模型时，例如：逻辑回归的算法，对数据进行预先的离散化，可以十分有效地提高模型的结果。 在这里我主要记录并介绍我最近自己使用的等频分箱的代码。等频离散化等频离散化顾名思义，使划分的区间中，样本数量尽量保持一致。 例如对数据【2,2,3,4,8,10,12,16,17】。
转载
2023-09-18 20:58:56
344阅读
无线通信中使用的频段只是电磁波频段中很小的一部分，定义了无线电波的频率范围。 为了合理使用频谱资源，保证各种行业和业务使用频谱资源时彼此之间不会干扰，国际电信联盟无线委员会(ITU-R)颁布了国际无线电规则，对各种业务和通信系统所使用的无线频段都进行了统一的频率范围规定。 这些频段的频率范
转载
2023-09-05 11:11:34
3阅读
无监督分箱法:等距划分、等频划分等距分箱 从最小值到最大值之间,均分为 N 等份, 这样, 如果 A,B 为最小最大值, 则每个区间的长度为 W=(B−A)/N , 则区间边界值为A+W,A+2W,….A+(N−1)W 。这里只考虑边界，每个等份里面的实例数量可能不等。 等频分箱 区间的边界值要经过选择,使得每个区间包含大致相等的实例数量。比如说 N=10
转载
2023-07-28 20:42:21
183阅读
对数据集分箱的方式三种，等宽等频最优，下面介绍对数据集进行最优分箱，分箱的其他介绍可以查看其他的博文，具体在这就不细说了：大体步骤：加载数据；遍历所有的feature, 分别处理离散和连续特征；得到IV树；递归遍历IV树，得到分割点构成的列表；去掉不符合条件的分割点，得到最优分割点列表；遍历最优分割点列表，将最优分割点信息注入到InfoValue对象中；将每个特征构成的对象放到规则集中（是一个列表
转载
2024-02-26 07:16:09
76阅读
47_Pandas使用cut和qcut函数进行分箱处理分箱处理（bin Division）是将连续值除以任意边界值，将其划分为类别，再将其转换为离散值的处理。它通常作为机器学习的预处理完成。 比如有一个过程，比如将年龄数据分为十几岁和二十几岁。根据值拆分：cut() 按数量拆分：qcut()它们是有区别的。在这里，下面的内容将讲解如何使用pandas.cut()和pandas.qcut()。等分或
转载
2024-04-10 20:28:48
245阅读
1规定划分区间的参数，取定长的间隔将特征放入不同的箱子中，这种方法对异常点比较敏感。(等宽)2 根据频率划分箱子，会出现特征相同却不在一个箱子中的情况，需要在划分完成后进行微调。（等频）先对特征值进行sort，然后评估分割点，划分或者合并3 1R方法：将前面的m个实例放入箱子中如果后面实例放入箱子时，比对当前实例的标签是否与箱子中大部分实例标签相同，如果相同就放入，如果不相同就形成下一个m大小的新
转载
2023-06-01 15:47:46
205阅读
## Python等频分箱
### 1. 引言
在数据分析和建模中，经常需要对连续型变量进行分箱处理。分箱可以将连续型变量离散化成几个有限的区间，从而减少模型的复杂度，提高模型的解释性。而等频分箱是一种常见的分箱方法，它将变量的取值按照出现的频率均匀划分成多个区间。本文将介绍如何使用Python对连续型变量进行等频分箱，并提供了相应的代码示例。
### 2. 等频分箱的原理
等频分箱的原理
原创
2023-09-22 00:28:10
531阅读
