chileancredit.test=subset(chileancredit,FlagSample==0) 以TOB变量为例,我们可以尝试对其进行分箱处理: smbinning包的分箱原理是基于构造条件推断树ctree的监督式分享,因此需要提前定义好目标标签Y,这里将用户好坏标签FlagGB作为分箱的目标标签。 result=smbinning(df=chileancredit.train,y="FlagGB",x="TOB",p=0...
如果是数组，长度要与分箱个数一致，比如用四分位数分箱，需要指定四个标签如果为False，则仅返回分箱的整数指示符，即当前数据位于哪个箱子中rebines ：布尔值，可选。 是否显示分箱的分界值。（由于是按照分位数进行分箱，在不知道分位数具体数值的情况下，可以通过这个参数设置显示分界值即分位数的具体数值）...
试想一下如果我们有一个很大的数据集,需要对其中一项进行分箱,分箱的依据不是单纯的等宽箱体或者没有确定的分解值,而是按照分位数进行分箱,比如前四分之一的是一个箱体这种要求,用pd.cut()不是不能实现,只是比较麻烦,还要先计算分位数作为分解值。这个时候,pd.qcut()就方便很多了。 参数介绍 先看一下官方...
JAVA数据预处理中的等宽和等频分箱操作_java 分箱,java 分箱算法工具-Java代码类资源Yo**ne 上传3.79 KB 文件格式 java 数据挖掘 数据预处理 JAVA 等宽分箱 等频分箱 JAVA数据预处理中的等宽和等频分箱操作源代码 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:5 积分 电信网络下载 ...
python数据清洗功能非常强大,相信很多进行数据处理工作的小伙伴都遇到过这种需求,比如已经有了各个销售员的销售业绩,现在需要给各个销售业绩进行一个分档,诸如未完成任务,完成任务,超额完成任务等。要完成分档需要先对销售业绩的数值进行判断,然后再根据判断的结果进行一个分类,那么大家都是怎样进行分类的呢?