在python 较新的版本中,pandas.qcut()这个函数中是有duplicates这个参数的,它能解决在等频分箱中遇到的重复值过多引起报错的问题;
导读:数据清洗是数据分析的必备环节,在进行分析过程中,会有很多不符合分析要求的数据,例如重复、错误、缺失、异常类数据。
一般在建立分类模型时,当我们进行特征工程的工作经常需要对连续型变量进行离散化的处理,也就是将连续型字段转成离散型字段。
之前阐述了模型本身的评价指标:混淆矩阵、F1值、KS曲线、count_table和ROC曲线AUC面积,本文介绍模型稳定性指标PSI。
以上就是python数据变换的实现,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:python基础教程
一类问题: 影响整体用户活跃度,的因素中有单次打开时长这一指标, 如何找到打开多久是比较好的阈值?
数据分箱(也称为离散分箱或分段)是一种数据预处理技术,用于减少次要观察误差的影响,是一种将多个连续值分组为较少数量的“分箱”的方法。
这是一个excel学习中很经典的案例,先构造评级参数表,然后直接用lookup匹配就可以了,具体不在这讲了,今天讲一下用python怎么实现该功能,总共五种(三大类:映射+numpy+pandas分箱)方法,提前预告下,最后一种数据分箱是与excel 中的 lookup最像的
最简单的一种方法是:使用geom_point()画出散点图。你可以将相关变动看作点的模式。例如,你可以看到钻石的克拉数和价值之间存在一种指数关系:
选择单列。可以直接用列名选择,也可以通过ix、iloc、loc方法进行选择行、列。
主题 数据预处理 一、数据清洗 主要是删除原始数据集中无关的数据、重复的数据,平滑噪声数据,筛选掉与挖掘主题无关的数据,处理异常值缺失值等操作 1. 缺失值处理 主要分为3类:删除记录、数据插补、不处理 数据插补的办法: 1)均值/中位数/众数插补 2)使用固定值:将缺失的值用一个常数表示 3)最近临插补:在记录中找到与缺失样本最接近的样本来进行插补 4)回归方法:剔除缺失的记录,根据其他样本数据建立拟合模型预测缺失 5)插值法 2. 异常值处理 常用的处理办法包括: 1)删除含有异常值的记录 2
Max-abs (极大值标准化),标准化之后的每一维特征最大要素为1,其余要素均小于1,理论公式如下:
数据预处理的主要任务如下: (1)数据清理:填写空缺值,平滑噪声数据,识别,删除孤立点,解决不一致性 (2)数据集成:集成多个数据库,数据立方体,文件 (3)数据变换:规范化(消除冗余属性)和聚集(数据汇总),将数据从一个较大的子空间投影到一个较小的子空间 (4)数据归约:得到数据集的压缩表示,量小,但可以得到相近或相同的结果 (5)数据离散化:数据规约的一部分,通过概念分层和数据的离散化来规约数据,对数字型数据比较重要。 1.数据清洗 (1)处理空缺值: A, 忽略元组 B.人工填写空缺值 C.使用一个全
而且将连续变量转化为类别变量后,可以与其他类别变量一起,都直接使用卡方检验或方差分析,写成函数快捷操作也更方便。
2. bins, 整数、序列尺度、或间隔索引。如果bins是一个整数,它定义了x宽度范围内的等宽面元数量,但是在这种情况下,x的范围在每个边上被延长1%,以保证包括x的最小值或最大值。如果bin是序列,它定义了允许非均匀bin宽度的bin边缘。在这种情况下没有x的范围的扩展。
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作者:lswbjtu https://zhuanlan.zhihu.com/p/51131210
在进行数据分析之前 , 先要对数据进行预处理操作 , 本篇博客简要介绍常用的数据预处理方法 ;
熟悉数据挖掘和机器学习的小伙伴们都知道,数据处理相关的工作时间占据了整个项目的70%以上。数据的质量,直接决定了模型的预测和泛化能力的好坏。它涉及很多因素,包括:准确性、完整性、一致性、时效性、可信性和解释性。而在真实数据中,我们拿到的数据可能包含了大量的缺失值,可能包含大量的噪音,也可能因为人工录入错误导致有异常点存在,非常不利于算法模型的训练。数据清洗的结果是对各种脏数据进行对应方式的处理,得到标准的、干净的、连续的数据,提供给数据统计、数据挖掘等使用。
数据清洗和预处理是数据科学和数据分析中至关重要的前期步骤,旨在提升数据质量、一致性和可用性,为后续的数据分析、建模或机器学习任务奠定坚实的基础。
目前大多数的CTR模型采用的是Embedding和Feature Interaction(以下简称FI)架构,如下图所示:
主要是删除原始数据集中无关的数据、重复的数据,平滑噪声数据,筛选掉与挖掘主题无关的数据,处理异常值缺失值等操作
大于0,则A和B是正相关,这意味着A值随B值得增加而增加。该值越大,相关性越强。因此,一个较高值表明A(或B)可以作为冗余而被删除。
本文介绍了结构化数据转换方式之一:box-cox转换,包括原理、应用和优势等方面的内容。Box-Cox转换可以保证线性回归模型的残差满足正态性、独立性等假设前提,从而提高了线性回归模型估计的准确性和稳定性。
数据离散化 数据离散化就是分箱 一把你常用分箱方法是等频分箱或者等宽分箱 一般使用pd.cut或者pd.qcut函数 pandas.cut(x, bins, right=True, labels) x: 数据 bins: 离散化的数目,或者切分的区间 labels: 离散化后各个类别的标签 right: 是否包含区间右边的值 import pandas as pd import numpy as np import os os.getcwd() 'D:\\Jupyter\\notebook\\Python数
数据清理(data cleaning) 的主要思想是通过填补缺失值、光滑噪声数据,平滑或删除离群点,并解决数据的不一致性来“清理“数据。
逻辑回归是简单的广义线性模型,模型的拟合能力很有限,无法学习到特征间交互的非线性信息:一个经典的示例是LR无法正确分类非线性的XOR数据,而通过引入非线性的特征(特征生成),可在更高维特征空间实现XOR线性可分,如下示例代码:
很多刚开始建模的同学,对原始变量转WOE都是一知半解,弄不清楚为什么要转WOE,也不清楚要怎么把变量转成WOE。
大家好,这里是NewBeeNLP。深度学习时代,某些领域,如计算机视觉、自然语言处理等,因为模型具有很强的特征表达能力,特征工程显得不那么重要了。
在拿到一份数据准备做挖掘建模之前,首先需要进行初步的数据探索性分析(你愿意花十分钟系统了解数据分析方法吗?),对数据探索性分析之后要先进行一系列的数据预处理步骤。因为拿到的原始数据存在不完整、不一致、有异常的数据,而这些“错误”数据会严重影响到数据挖掘建模的执行效率甚至导致挖掘结果出现偏差,因此首先要数据清洗。数据清洗完成之后接着进行或者同时进行数据集成、转换、归一化等一系列处理,该过程就是数据预处理。一方面是提高数据的质量,另一方面可以让数据更好的适应特定的挖掘模型,在实际工作中该部分的内容可能会占整个工作的70%甚至更多。
作为一款开箱即用的产物,尽量不做过多额外配置。 设置 vscode 换行符 (\n) 直接搜索files:eol进行设置。 我的必装插件 IntelliJ IDEA 键盘映射 markdownlint
信用风险计量模型可以包括跟个人信用评级,企业信用评级和国家信用评级。人信用评级有一系列评级模型组成,常见是A卡(申请评分卡)、B卡(行为模型)、C卡(催收模型)和F卡(反欺诈模型)。 今天我们展示的是个人信用评级模型的开发过程,数据采用kaggle上知名的give me some credit数据集。
直方图是一个可以快速展示数据概率分布的工具,直观易于理解,并深受数据爱好者的喜爱。大家平时可能见到最多就是 matplotlib,seaborn 等高级封装的库包,类似以下这样的绘图。
之前有位读者朋友说有空介绍一下自动分箱的方法,这个确实在我们实际建模过程前是需要解决的一个问题,简单来说就是把连续变量通过分箱的方式转换为类别变量。关于这个话题,我也借着这个主题来系统的梳理总结一下几点:为什么要分箱?不分箱可以入模型吗?自动分箱的常用方法有哪些?评估分箱效果好坏的方法有哪些? 如果篇幅允许,就顺便把实现的Python代码也分享下,如果太长了就另外起一篇文章来讲。因此,本篇文章主要从下面几个模块来展开说说。
今天还是讲一下金融风控的相关知识,上一次我们有讲到,如果我们需要计算变量的IV值,从而判断变量的预测能力强弱,是需要对变量进行离散化的,也就是分箱处理。那么,今天就来给大家解释一下其中一种分箱方式 —— 卡方分箱处理。
大数据时代的到来,使得很多工作都需要进行数据挖掘,从而发现更多有利的规律,或规避风险,或发现商业价值。
各行各业的打工人,经常会面对一种令人尴尬的质疑:为什么你把15-25归为一类,10-20不行吗?13-23不行吗?
在风控建模中IV(信息价值)和WOE(证据权重)分别是变量筛选和变量转换中不可缺少的部分。
本文是数据科学家学习路径的的完结篇,算上《数据科学家成长指南(上)》和《数据科学家成长指南 (中)》,总篇幅应该五万字多一点。今天更新数据获取、数据清洗、工具三条线路的内容,文字较少。
在风控中,风险意味着不确定性,不确定性越强意味着越不可控,做数据化风控也是同理,追求的就是让确定性越来越强,转换成统计概率论来说就是不断提高我们的胜算的概率。当然,没有任何人可以做到100%的确定,因为没有人是上帝视角,所以在风控决策过程中总会产生错杀或者误放。
之前的文章已经阐述了逻辑回归和sigmod函数的由来、逻辑回归(logistics regression)原理-让你彻底读懂逻辑回归、评分卡原理及Python实现。
百分位数,如果将一组数据从小到大排序,并计算相应的累计百分位,则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数。可表示为:一组n个观测值按数值大小排列。如,处于p%位置的值称第p百分位数。
来源:DeepHub IMBA本文约1500字,建议阅读5分钟我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。 分箱是一种常见的数据预处理技术有时也被称为分桶或离散化,他可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。在本文中,我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。 我们创建以下合成数据用于演示 import pandas as pd # version 1.3.5import numpy as npdef create_df():df
其中A、B是正常数,在风控中一般分数越高信用越好风险越低。所以B前面取负号,让违约的概率越高分数越低。
初次接触变量分箱是在做评分卡模型的时候,SAS软件里有一段宏可以直接进行连续变量的最优分箱,但如果搬到Python的话,又如何实现同样或者说类似的操作呢,今天就在这里简单介绍一个办法——卡方分箱算法。
PSI这个指标我们在风控建模前后都是需要密切关注的,这个指标直接反映了模型的稳定性,对于我们评估模型是否需要迭代有着直接的参考意义。今天我将从下面几方面来介绍一下这个指标。
简单的直方图可能是理解数据集的第一步。之前,我们预览了 Matplotlib 直方图函数(参见“比较,掩码和布尔逻辑”),一旦执行了常规的导入,它在一行中创建一个基本直方图:
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