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对数据集进行最优分箱和WOE转换

对数据集分箱的方式三种,等宽等频最优,下面介绍对数据集进行最优分箱,分箱的其他介绍可以查看其他的博文,具体在这就不细说了: 大体步骤: 加载数据: 遍历所有的feature, 分别处理离散和连续特征: 得到IV树: 递归遍历IV树,得到分割点构成的列表: 去掉不符合条件的分割点,得到最优分割点列表: 遍历最优分割点列表,将最优分割点信息注入到InfoValue对象中: 将每个特征构成的对象放到规则集中(是一个列表): 通过规则集对test进行WOE转换: 将规则集存一份到csv中,可以直观的查看…

【风控算法】一、变量分箱、WOE和IV值计算

一.变量分箱 变量分箱常见于逻辑回归评分卡的制作中,在入模前,需要对原始变量值通过分箱映射成woe值.举例来说,如"年龄"这一变量,我们需要找到合适的切分点,将连续的年龄打散到不同的"箱"中,并按年龄落入的"箱"对变量进行编码. 关于变量分箱的作用,相关资料中的解释有很多,我认为变量分箱最主要有三个作用: 归一化:分箱且woe编码映射后的变量,可以将变量归一到近似尺度上: 引入非线性:对于逻辑回归这类线性模型,引入变量分箱可以增强模型的拟合能力:…

特征工程之分箱--Best-KS分箱

变量的KS值 KS(Kolmogorov-Smirnov)用于模型风险区分能力进行评估,指标衡量的是好坏样本累计部分之间的差距 .KS值越大,表示该变量越能将正,负客户的区分程度越大.通常来说,KS>0.2即表示特征有较好的准确率.强调一下,这里的KS值是变量的KS值,而不是模型的KS值.(后面的模型评估里会重点讲解模型的KS值).KS的计算方式: 计算每个评分区间的好坏账户数. 计算各每个评分区间的累计好账户数占总好账户数比率(good%)和累计坏账户数占总坏账户数比率(bad%). 计算每个…

R语言︱噪声数据处理、数据分组——分箱法（离散化、等级化）

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 分箱法在实际案例操作过程中较为常见,能够将一些数据离散化,等级化,比如年龄段,我们并不想知道确切的几岁,于是乎可以将其分组.分段. 基础函数中cut能够进行简单分组,并且可以用于等宽分箱法. cut函数:cut(x, n):将连续型变量x分割为有着n个水平的因子.(参考来自: R语言︱数据集分组.筛选) [plain] view plain c…

数据分箱：等频分箱，等距分箱，卡方分箱，计算WOE、IV

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/38440477 转载:https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/78930490 转载:https://www.cnblogs.com/wzdLY/p/9649101.html 1.离散的优势: (1)离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性:比如一个特征是年龄>30是1,否则0.如果特征没有离散化,一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰: (2)逻辑回归属于广义线性模…

Ubuntu14.04下Ambari安装搭建部署大数据集群（图文分五大步详解）（博主强烈推荐）

不多说,直接上干货! 写在前面的话 (1) 最近一段时间,因担任我团队实验室的大数据环境集群真实物理机器工作,至此,本人秉持负责.认真和细心的态度,先分别在虚拟机上模拟搭建ambari(基于CentOS6.5版本)和cloudermanager(基于CentOS6.5或Ubuntu14.04版本). (2)  大数据集群范围包括3节点和4节点.本人都尝试过. (3)  安装搭建包括离线和在线.本人都尝试过 (4)  版本包括自定义指定和官方最新版本搭建.本人都尝试过. (5) 大数据集群节点的增…

Ubuntu14.04下Cloudera安装搭建部署大数据集群（图文分五大步详解）（博主强烈推荐）（在线或离线）

第一步: Cloudera Manager安装之Cloudera Manager安装前准备(Ubuntu14.04)(一) 第二步: Cloudera Manager安装之时间服务器和时间客户端(Ubuntu14.04)(二) 第三步: Cloudera Manager安装之Cloudera Manager 5.6.X安装(tar方式.rpm方式和yum方式) (Ubuntu14.04) (三) 第四步: Cloudera Manager安装之利用parcels方式安装单节点集群(包含最新稳定版…

pandas：聚合统计、数据分箱、分组可视化

1.聚合统计 1.1描述统计 #df.describe(),对数据的总体特征进行描述 df.groupby('team').describe() df.groupby('team').describe().T #列数太多,进行转置 1.2统计函数 #对分组对象直接使用统计函数,分组内数据进行计算,返回df形式的数据 #计算平均数 df.groupby('team').mean() #相关性系数 df.groupby('team').corr() #每组的累计最大值 df.groupby('tea…

ASP.NET C# 日期 时间 年 月 日 时 分 秒 格式及转换（转自happymagic的专栏）

在平时编码中,经常要把日期转换成各种各样的形式输出或保持,今天专门做了个测试,发现DateTime的ToString()方法居然有这么多的表现形式,和大家一起分享. DateTime time=DateTime.Now;   //2010-5-28  11:22:02.4552691 星期五 time.To("y")                         "2010年5月" time.To("yy")                  …

ASP.NET 日期 时间 年 月 日 时 分 秒 格式及转换

在平时编码中,经常要把日期转换成各种各样的形式输出或保持,今天专门做了个测试,发现DateTime的ToString()方法居然有这么多的表现形式,和大家一起分享. DateTime time=DateTime.Now;   //2010-5-28  11:22:02.4552691 星期五               ime.To("y")                         "2010年5月"               time.To("…

CentOS6.5下Ambari安装搭建部署大数据集群（图文分五大步详解）（博主强烈推荐）

第一步: Ambari安装之Ambari安装前准备(CentOS6.5)(一) 第二步: Ambari安装之部署本地库(镜像服务器)(二) 第三步: Ambari安装之安装并配置Ambari-server(三) 第四步: Ambari安装之部署hdp单节点集群 第五步: Ambari安装之部署3个节点的HA分布式hdp集群 成功! 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑        人工智能躺过的坑       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs…

CentOS6.5下Cloudera安装搭建部署大数据集群（图文分五大步详解）（博主强烈推荐）

 不多说,直接上干货! 第一步: Cloudera Manager安装之Cloudera Manager安装前准备(CentOS6.5)(一) 第二步: Cloudera Manager安装之时间服务器和时间客户端(二) 第三步: Cloudera Manager安装之Cloudera Manager 5.3.X安装(三)(tar方式.rpm方式和yum方式) 第四步: Cloudera Manager安装之利用parcels方式安装单节点集群(包含最新稳定版本或指定版本的安装)(添加服务)(四…

vue.js 监听属性的学习/ 千米、米的转换 /时、分、秒 的转换

<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>vue_的监听属性</title> <script type="text/javascript" src="./js/vue.js"></script> <script type="…

C#装箱,拆箱和强制转换（转）

出处:https://www.cnblogs.com/fengjiulin110120/p/6605739.html 关系: 强制转换就包含有装箱拆箱操作,装箱就是把值类型转换成引用类型,反之就是拆箱. 一: 装箱和拆箱: 装箱是把值类型转换成引用类型,而拆箱是把引用类型转换成值类型; 利用装箱和拆箱功能,可通过允许值类型的任何值与Object 类型的值相互转换,将值类型与引用类型链接起来. 例如: int val = 100; object obj = val; Console.WriteLi…

JavaSE的包装类，自动装箱和自动拆箱 ,字符窜转换，toString(),equals(), hashCode()的区别

一.基本数据类型和包装类 包装类均位于Java.lang包,包装类和基本数据类型的对应关系如下表所示: Primitive-Type   Wrapper-Class        byte            Byte        short           Short        int               Integer        long             Long        float             Float        double    …

PAT 甲级 1015 Reversible Primes (20 分) （进制转换和素数判断(错因为忘了=)）

1015 Reversible Primes (20 分)   A reversible prime in any number system is a prime whose "reverse" in that number system is also a prime. For example in the decimal system 73 is a reversible prime because its reverse 37 is also a prime. Now give…

PAT A1015 Reversible Primes （20 分）——进制转换，质数

A reversible prime in any number system is a prime whose "reverse" in that number system is also a prime. For example in the decimal system 73 is a reversible prime because its reverse 37 is also a prime. Now given any two positive integers N (&…

PAT A1010 Radix （25 分）——进制转换，二分法

Given a pair of positive integers, for example, 6 and 110, can this equation 6 = 110 be true? The answer is yes, if 6 is a decimal number and 110 is a binary number. Now for any pair of positive integers N​1​​ and N​2​​, your task is to find the radi…

PAT (Advanced Level) Practice 1019 General Palindromic Number (20 分) （进制转换，回文数）

A number that will be the same when it is written forwards or backwards is known as a Palindromic Number. For example, 1234321 is a palindromic number. All single digit numbers are palindromic numbers. Although palindromic numbers are most often cons…

Kaggel比赛 : [Give Me Some Credit]

通过预测在未来两年内某人将经历财务困境的可能性,改善信用评分的状态. Description 银行在市场经济中扮演着至关重要的角色.他们决定谁可以获得融资,以及什么条件,可以做出或破坏投资决策.为了让市场和社会发挥作用,个人和企业需要获得信贷. 信用评分算法,对违约概率进行猜测,是银行用来决定是否应该发放贷款的方法.这一竞赛要求参与者通过预测未来两年某人将经历财务困境的可能性,来改善信用评分的状态. 这种竞争的目标是建立一个模型,让借款人可以用来帮助做出最好的财务决策. Evaluation A…

基于Python的信用评分卡模型分析（一）

信用风险计量体系包括主体评级模型和债项评级两部分.主体评级和债项评级均有一系列评级模型组成,其中主体评级模型可用“四张卡”来表示,分别是A卡.B卡.C卡和F卡:债项评级模型通常按照主体的融资用途,分为企业融资模型.现金流融资模型和项目融资模型等. 我们主要讨论主体评级模型的开发过程. 一.项目流程 典型的信用评分模型如图1-1所示.信用风险评级模型的主要开发流程如下: (1) 数据获取,包括获取存量客户及潜在客户的数据.存量客户是指已经在证券公司开展相关融资类业务的客户,包括个人客户和机构客户:…

（信贷风控九）行为评分卡模型python实现

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://blog.csdn.net/LuYi_WeiLin/article/details/87968830 转载 浅谈行为评分卡我们知道行为评分卡只要用在…

woe_iv原理和python代码建模

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share  1.自变量进行筛选 IV的全称是Information Value,中文意思是信息价值,或者信息量. 我们在用逻辑回归.决策树等模型方法构建分类模型时,经常需要对自变…

基于python 信用卡评分系统 的数据分析

基于python 信用卡评分系统 的数据分析 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #导入图像库 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # 用随机森林对缺失值预测填充函数 def set_missing(df): # 把已有的数值型特征取出来 process_df = df.ix[:,[5,0,1,2,3,4,6,7,8,9]] # 分成已知该特征和未知该特征两部分…

LR及评分卡（未完成）

主要分为如下内容: 一.线性回归 二.逻辑回归 三.逻辑回归评分卡流程 一.线性回归 二.逻辑回归 在线性回归的基础上引入了sigmoid函数,Logistic回归为什么要使用sigmoid函数 三.逻辑回归评分卡流程 1.y值确定 2.变量分析(缺失值处理.离散值处理) 3.特征工程 4.数据预处理:无量纲化(标准化.区间缩放法.归一化).二值化.哑变量 5.分箱.woe转化.iv值 6.变量选择:Filter.Wrapper.Embedded http://blog.sina.com.cn/…

hadoop MapReduce - 从作业、任务（task）、管理员角度调优

Hadoop为用户作业提供了多种可配置的参数,以允许用户根据作业特点调整这些参数值使作业运行效率达到最优. 一 应用程序编写规范 1.设置Combiner         对于一大批MapReduce程序,如果可以设置一个Combiner,那么对于提高作业性能是十分有帮助的.Combiner可减少Map Task中间输出的结果,从而减少各个Reduce Task的远程拷贝数据量,最终表现为Map Task和Reduce Task执行时间缩短. 2. 选择合理的Writable类型       …

Paper | 学习多任务中的最佳分/ 合结构（十字绣结构）

目录 1. 问题 2. 十字绣结构(Cross-stitch architecture) 3. 实验设计 论文:Cross-stitch Networks for Multi-task Learning Misra, Ishan, et al. "Cross-stitch networks for multi-task learning." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recogni…

CDH版本大数据集群下搭建Hue（hadoop-2.6.0-cdh5.5.4.gz + hue-3.9.0-cdh5.5.4.tar.gz）（博主推荐）

不多说,直接上干货! 我的集群机器情况是 bigdatamaster(192.168.80.10).bigdataslave1(192.168.80.11)和bigdataslave2(192.168.80.12) 然后,安装目录是在/home/hadoop/app下. 官方建议在master机器上安装Hue,我这里也不例外.安装在bigdatamaster机器上. Hue版本:hue-3.9.0-cdh5.5.4 需要编译才能使用(联网) 说给大家的话:大家电脑的配置好的话,一定要安装clou…

HUE配置文件hue.ini 的hdfs_clusters模块详解（图文详解）（分HA集群和非HA集群）

不多说,直接上干货! 我的集群机器情况是 bigdatamaster(192.168.80.10).bigdataslave1(192.168.80.11)和bigdataslave2(192.168.80.12) 然后,安装目录是在/home/hadoop/app下. 官方建议在master机器上安装Hue,我这里也不例外.安装在bigdatamaster机器上. Hue版本:hue-3.9.0-cdh5.5.4 需要编译才能使用(联网) 说给大家的话:大家电脑的配置好的话,一定要安装clou…

HUE配置文件hue.ini 的hive和beeswax模块详解（图文详解）（分HA集群和非HA集群）

不多说,直接上干货! 我的集群机器情况是 bigdatamaster(192.168.80.10).bigdataslave1(192.168.80.11)和bigdataslave2(192.168.80.12) 然后,安装目录是在/home/hadoop/app下. 官方建议在master机器上安装Hue,我这里也不例外.安装在bigdatamaster机器上. Hue版本:hue-3.9.0-cdh5.5.4 需要编译才能使用(联网) 说给大家的话:大家电脑的配置好的话,一定要安装clou…