如何對右偏數據進行變換 現在，我們需要分情況討論一下。在實際生活中，最常見的情形是靠近正無窮的一側有一個長尾巴（如圖1左），習慣上稱為「右偏」（right-skewed）或「正偏態」（positive skewness）。許多人會有點兒困惑，覺得圖上分布的那個峰明明是向左邊負數一側偏 ...

一、定義 數據分箱就是將連續變量離散化。 二、意義 • 離散特征可變性強，易於模型的快速迭代； • 稀疏向量運算速度快，方便存儲; • 變量離散化后對異常數據有很強的魯棒性； • 特征離散以后，模型會更加穩定 ...

對數據集分箱的方式三種，等寬等頻最優，下面介紹對數據集進行最優分箱，分箱的其他介紹可以查看其他的博文，具體在這就不細說了： 大體步驟： 加載數據； 遍歷所有的feature, 分別處理離散和連續特征； 得到IV樹； 遞歸遍歷IV樹，得到分割點構成的列表； 去掉不符合條件 ...

這里是原文 目錄 使用sklearn進行數據挖掘 1.1 數據挖掘的步驟 1.2 數據初貌 1.3 關鍵技術並行處理 並行處理 2.1 整體並行處理 2.2 部分並行處理流水線處理自動化調參持久化回顧總結參考資料使用 ...

建模數據的預處理的過程中，變量分箱（即變量離散化）往往是較為核心一環。變量分箱的優劣往往會影響模型評分效果． 一,數據分箱的重要性 　１．對異常數據有比較好的魯棒性． 　２．在邏輯回歸模型中，單個變量分箱之后每個箱有自己獨立的權重，相當於給模型加入了非線性的能力，能夠提升模型的表達能力 ...

變量的延申和篩選-連續變量離散化-特征篩選 WOE編碼(最優分箱) WOE一般在0.1~3之間波動,IV值做得特征篩選的操作 一般保留>0.03的特征 IV值體現的時X和Y之間的顯著性進行篩選 1.逐列分箱並獲得IV值 也可以所有特征 ...

1.離散的優勢： （1）離散化后的特征對異常數據有很強的魯棒性：比如一個特征是年齡>30是 ...

理解數據是控制任何企業的先決條件。但只有當這些知識能夠被分享和傳播時，理解才是有用的。有效的數據建模應該是任何企業架構師的首要關注點。 在我的上一篇文章中，我認為理解一個企業的數據是指導一個企業的核心。但理解只是問題的一半。另一半是能夠記錄這種理解並與他人分享 ...