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 ...

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。 分箱的重要性及其優勢 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 ...

在對數據處理的過程中，經常會用到對不同閾值的數據貼上不同的標簽，或者將連續數據轉換成分類數據，pandas中的cut函數可以較好解決數據划分不同標簽問題。 pandas.cut函數語法： 參數解釋： x ： 要進行分割的一維數組。 bins ：整數，標量序列或者間隔索引，是進行分組 ...

（1）分箱方法 在分箱前，一定要先排序數據，再將它們分到等深（等寬）的箱中。 常見的有兩種分箱方法：等深分箱 ...

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 ...

pd.cut() 是把一組數據按照一定bins分割成離散的區間，得到的數據是每個值的落到的區間，此函數對於從連續變量轉換為離散變量也很有用 參數解釋： 返回值： 分割后每個值落在的區間 運用各種參數 qcut ...