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分段函數常用於分箱中，統計分組在指定的區間中的占比。 比如有如下例子：統計某個班級中考試分數在各個階段的占比。 准備的數據如下： 使用如下文件在hive中建表。 這時候使用case when來計算每行記錄分別在哪個區間如下： with tmp_a ...

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 ...

　　有時在處理連續型數據時，為了方便分析，需要將其進行離散化或者是拆分成“面元(bin)”，即將數據放置於一個小區間中。 　　在Pandas中,cut()--->數據離散化 　　　　　　　 qcut()-->面元划分 一、cut()：等距離散化，設置的bins的每個區間的間隔相等 ...

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 ...

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 ...

有監督：chi2、BestKS、cart、最優woe/iv 無監督：等頻、等距、聚類 chi2分箱的原始論文 從卡方分箱論文理解卡方分箱原理及實施 卡方分箱的python實現 連續變量最優分箱：CART算法 自動分箱，計算woe、iv值 python中的woe包 ...

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 ...