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分段函数常用于分箱中，统计分组在指定的区间中的占比。 比如有如下例子：统计某个班级中考试分数在各个阶段的占比。 准备的数据如下： 使用如下文件在hive中建表。 这时候使用case when来计算每行记录分别在哪个区间如下： with tmp_a ...

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 ...

　　有时在处理连续型数据时，为了方便分析，需要将其进行离散化或者是拆分成“面元(bin)”，即将数据放置于一个小区间中。 　　在Pandas中,cut()--->数据离散化 　　　　　　　 qcut()-->面元划分 一、cut()：等距离散化，设置的bins的每个区间的间隔相等 ...

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 ...

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 ...

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 ...