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 ...
原文：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 对异常数据有比较好的鲁棒性 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，极大拟合 缺失值也可以作为一类特殊的变量进行模型 分箱之后相对于简单的one hot编码而言能够降低模型的复杂度，提升模型运算速 ...
2019-12-06 15:37 0 359 推荐指数：
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