無監督分箱法: 等距划分、等頻划分 等距分箱 從最小值到最大值之間,均分為 N 等份, 這樣, 如果 A,B 為最小最大值, 則每個區間的長度為 W=(B−A)/N , 則區間邊界值為A+W,A+2W,….A+(N−1)W 。這里只考慮邊界，每個 ...

一、變量分箱 變量分箱常見於邏輯回歸評分卡的制作中，在入模前，需要對原始變量值通過分箱映射成woe值。舉例來說，如”年齡“這一變量，我們需要找到合適的切分點，將連續的年齡打散到不同的”箱“中，並按年齡落入的“箱”對變量進行編碼。 關於變量分箱的作用，相關資料中的解釋有很多，我認為變量分箱最主要 ...

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 ...

1.定義 分箱就是將連續變量離散化，將多狀態的離散變量合並成少狀態。 2.分箱的用處 離散特征的增加和減少都很容易，易於模型的快速迭代； 稀疏向量內積乘法運算速度快，計算結果方便存儲，容易擴展； 列表內容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 ...

關於卡方分箱，網上有很多文章，但幾乎沒有文章介紹分箱時相鄰區間卡方值計算的方法，而本文在介紹卡方分箱的同時，重點介紹了相鄰區間卡方值的計算方法。通過本文，希望大家能對卡方分箱有清楚透徹的認識。 分箱是什么 分箱是將連續的變量離散化，將多狀態的離散變量合並成少狀態 ...

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 ...

二分類模型中的分箱 一般在建立分類模型時，需要對連續變量離散化，特征離散化后，模型會更穩定，降低了模型過擬合的風險。比如在建立申請評分卡模型時用logsitic作為基模型就需要對連續變量進行離散化，離散化通常采用分箱法。 離散特征的增加和減少都很容易，易於模型的快速迭代； 稀疏向量內積乘法 ...