特征工程之分箱--卡方分箱
1.定义 分箱就是将连续变量离散化，将多状态的离散变量合并成少状态。 2.分箱的用处 离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代； 稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展； 列表内容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 ...
原文：特征工程之分箱--Best-KS分箱
变量的KS值 KS Kolmogorov Smirnov 用于模型风险区分能力进行评估，指标衡量的是好坏样本累计部分之间的差距 。KS值越大，表示该变量越能将正，负客户的区分程度越大。通常来说，KS gt . 即表示特征有较好的准确率。强调一下，这里的KS值是变量的KS值，而不是模型的KS值。 后面的模型评估里会重点讲解模型的KS值 。KS的计算方式： 计算每个评分区间的好坏账户数。 计算各每个评 ...
2019-03-17 23:20 0 2824 推荐指数：
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特征工程 - 分箱
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 ...
特征工程－数据分箱
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 ...
5-6-机器学习-特征工程之WOE、IV编码和分箱
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 ...
【DW·智慧海洋(捕鱼作业分析)打卡】task03_特征工程 (复现top的各种特征工程：分箱特征、网格特征、统计特征、Embedding特征)
开源地址见Github：https://github.com/datawhalechina/team-learning 学习目标 学习特征工程的基本概念 学习topline代码的特征工程构造方法，实现构建有意义的特征工程 完成相应学习打卡任务 内容介绍 ...
数据分箱
一、定义 数据分箱就是将连续变量离散化。 二、意义 • 离散特征可变性强，易于模型的快速迭代； • 稀疏向量运算速度快，方便存储; • 变量离散化后对异常数据有很强的鲁棒性； • 特征离散以后，模型会更加稳定 ...
分箱的作用
二分类模型中的分箱 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。 离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代； 稀疏向量内积乘法 ...
分箱方法
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 ...