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 ...

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 ...

有监督：chi2、BestKS、cart、最优woe/iv 无监督：等频、等距、聚类 chi2分箱的原始论文 从卡方分箱论文理解卡方分箱原理及实施 卡方分箱的python实现 连续变量最优分箱：CART算法 自动分箱，计算woe、iv值 python中的woe包 ...

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 ...

转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/38440477 转载：https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/78930490 ...

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 ...

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 ...