建模数据的预处理的过程中，变量分箱（即变量离散化）往往是较为核心一环。变量分箱的优劣往往会影响模型评分效果． 一,数据分箱的重要性 　１．对异常数据有比较好的鲁棒性． 　２．在逻辑回归模型中，单个变量分箱之后每个箱有自己独立的权重，相当于给模型加入了非线性的能力，能够提升模型的表达能力 ...

变量的延申和筛选-连续变量离散化-特征筛选 WOE编码(最优分箱) WOE一般在0.1~3之间波动,IV值做得特征筛选的操作 一般保留>0.03的特征 IV值体现的时X和Y之间的显著性进行筛选 1.逐列分箱并获得IV值 也可以所有特征 ...

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 ...

一般在建立分类模型时，需要对连续变量离散化，特征离散化后，模型会更稳定，降低了模型过拟合的风险。比如在建立申请评分卡模型时用logsitic作为基模型就需要对连续变量进行离散化，离散化通常采用分箱法。 分箱的重要性及其优势 离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代； 稀疏向量 ...

在对数据处理的过程中，经常会用到对不同阈值的数据贴上不同的标签，或者将连续数据转换成分类数据，pandas中的cut函数可以较好解决数据划分不同标签问题。 pandas.cut函数语法： 参数解释： x ： 要进行分割的一维数组。 bins ：整数，标量序列或者间隔索引，是进行分组 ...

（1）分箱方法 在分箱前，一定要先排序数据，再将它们分到等深（等宽）的箱中。 常见的有两种分箱方法：等深分箱 ...

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 ...

pd.cut() 是把一组数据按照一定bins分割成离散的区间，得到的数据是每个值的落到的区间，此函数对于从连续变量转换为离散变量也很有用 参数解释： 返回值： 分割后每个值落在的区间 运用各种参数 qcut ...