常见的分箱方法 1、等宽分箱(Equal-WidthBinning):将数据分成指定数量的等宽区间,每个区间的宽度相等。例如,将数据分成10个等宽的区间,每个区间的宽度为10%。 2、等距分箱(Equal-IntervalBinning):将数据分成指定数量的区间,每个区间的距离相等。例如,将数据分成10个区间,每个区间的距离为10%。 3、数据的分位数...
比如说我们要给学生的成绩分箱,每个格子就是一个固定的分数范围。哎呀,这多直观呀!这样我们就能很清楚地看到每个范围内的学生数量啦。 2.等频分箱法,它就像是把一堆糖果平均分给几个小朋友,让每个小朋友得到的糖果数量差不多。像分析客户的购买金额时,用这种方法分箱,我们就能知道不同购买水平的客户大致有多少...
那么第i个分箱的熵值达到最大值;如果第i个分箱内因变量只有一种取值,即某个Pij等于1而其他类别的比例等于0,那么第i个分箱的熵值达到最小值。 2、令Ri表示第i个分箱的观测数占所有观测数的比例;那么总熵值为需要使总熵值达到最小,也就是使分箱能够最大限度地区分因变量的各类别。 无监督分箱法:等距分箱...
一、无监督:1.等频 2.等距 3.聚类 二、有监督: 1.卡方分箱的原理:计算卡方值, X^2=\sum{(A-E)^2/E} A为实际值,E为期望值,用于衡量实际值与期望值之间的差距。 应用: 数据排序,对每一对相邻的组,计算卡…
4.分箱方法 4.1 KS分箱 变量的KS值 Best-KS分箱 4.2卡方分箱 1.前言 评分卡建模在金融行业应用得比较广泛,比如对客户的信贷诚信度进行评分。在建模过程中,对连续变量的分箱是一个必不可少的过程。 2.定义 何谓分箱,简单地说,分箱就是将连续变量离散化,将多状态的离散变量合并成少状态。
分箱的方法:有4种:等深分箱法、等宽分箱法、最小熵法和用户自定义区间法。 数据平滑方法:有3种按平均值平滑、按边界值平滑和按中值平滑。 分箱 等深分箱 统一权重,也成等深分箱法,将数据集按记录行数分箱,每箱具有相同的记录数,每箱记录数称为箱子的深度。这是最简单的一种分箱方法。
分箱法是一种数据平滑技术，它通过将数据分为若干个区间（箱），对每个箱内的值进行处理以实现局部平滑。箱的深度表示箱内数据的数量，而箱的宽度则是指每个箱内值的取值范围。这种方法特别关注数据之间的邻近关系。根据平滑方式的不同，分箱法可分为三种：按箱平均值平滑、按箱中值平滑和按箱边界值...
df.Python, # 分箱数据 bins=[0,30,60,80,100], # 分箱断点 right=False, # 左闭右开,默认是左开右闭 labels=["D","C","B","A"] # 分箱后分类的标签 ) 0 A 1 A 2 B 3 C 4 C Name: Python, dtype: category Categories (4, object): ['D' < 'C' < 'B' < 'A'] ...
分箱法的定义 由于分箱方法考虑相邻的值,因此是一种局部平滑方法。分箱的主要目的是去噪,将连续数据离散化,增加粒度。按照取值的不同可划分为按箱平均值平滑、按箱中值平滑以及按箱边界值平滑。