特征工程之分箱--卡方分箱
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 ...
原文：特征工程之分箱--Best-KS分箱
變量的KS值 KS Kolmogorov Smirnov 用於模型風險區分能力進行評估，指標衡量的是好壞樣本累計部分之間的差距 。KS值越大，表示該變量越能將正，負客戶的區分程度越大。通常來說，KS gt . 即表示特征有較好的准確率。強調一下，這里的KS值是變量的KS值，而不是模型的KS值。 后面的模型評估里會重點講解模型的KS值 。KS的計算方式： 計算每個評分區間的好壞賬戶數。 計算各每個評 ...
2019-03-17 23:20 0 2824 推薦指數：
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卡方分箱 卡方分箱原理 數據分析與數據挖掘之四大分布三大檢驗 python自帶分箱函數 -- 無法實現對分類型數據的分箱，可借助卡方分箱算法實現 import numpy as np import pandas as pd data = np.random.randint ...
特征工程－數據分箱
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 ...
5-6-機器學習-特征工程之WOE、IV編碼和分箱
總結 IV (信息價值，或者信息量) 作用：可以用來衡量自變量(特征)的預測能力 公式： 對每組的IV值求和就可以求出一個特征的IV值 系數（py-pn）:這個系數很好的考慮了這個分組中樣本占整體樣本的比例，比例越低，這個分組對特征整體預測能力的貢獻越低 ...
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開源地址見Github：https://github.com/datawhalechina/team-learning 學習目標 學習特征工程的基本概念 學習topline代碼的特征工程構造方法，實現構建有意義的特征工程 完成相應學習打卡任務 內容介紹 ...
數據分箱
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 ...
分箱的作用
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 ...
分箱方法
無監督分箱：等頻、等距 有監督分箱：Bset KS分箱、chi2分箱、決策樹分箱 一、chi2分箱 關鍵詞：卡方檢驗、卡方閾值、顯著性水平、自由度 什么是卡方檢驗？應用於哪些問題？（只應用與分類數據）應用方法？（擬合優度檢驗和獨立性檢驗） 什么是卡方分箱？（基於卡方檢驗的有監督 ...