scorecardpy的woebin里的special_values

scorecardpy的woebin函数中的special_values参数是用来指定特殊值的，这些特殊值是需要被单独处理的。比如，如果数据中有缺失值或者异常值，可以使用special_values来指定这些特殊值，让woebin函数将它们单独处理。特殊值可以是一个列表或者字典，列表中的每个元素都是一个特殊值，字典中的键表示列名，值为该列所对应的特殊值列表。例如，可以将缺失值指定为特殊值，如下所示：

import scorecardpy as sc

# 指定'Target'列中的-1为特殊值
special_values = {'Target': [-1]}

# 计算woe值
bins = sc.woebin(df, y='Target', special_values=special_values)

这样，在计算woe值时，scorecardpy会将-1单独处理，并给出相应的woe值。

相关问题

tokenizers中的special_tokens_mask在transformers 中有对应功能的special_tokens_mask吗

### 回答1：
是的，transformers中也有对应的special_tokens_mask功能，可以用来指示输入序列中哪些位置是特殊令牌（如[CLS]、[SEP]、[MASK]等），从而避免这些位置参与模型训练过程中的注意力计算等。可以通过调用tokenizer.encode_plus()等方法时指定参数special_tokens_mask来实现。

### 回答2：
在transformers库中，tokenizers模块中的special_tokens_mask可以帮助我们生成对应的特殊标记掩码。在自然语言处理任务中，我们有时需要对输入文本进行标记，并将某些词汇替换为特殊标记（例如[UNK]表示未知单词，[PAD]表示填充等）。为了更好地处理这些特殊标记，特殊标记掩码是一种布尔类型的掩码，与输入文本的每个标记对应，将特殊标记的位置标记为True，非特殊标记的位置标记为False。

在transformers库中，我们可以使用Tokenizer类的encode_plus方法生成对应的特殊标记掩码。此方法返回一个名为special_tokens_mask的关键字，该关键字是一个列表，它指示输入文本中哪些位置属于特殊标记。例如，如果我们把["Hello", "world", "!"]作为输入文本，并将"world"替换为特殊标记，那么生成的掩码将为[False, True, False]，其中True表示特殊标记的位置。

需要注意的是，不同的分词器可能有不同的特殊标记，因此特殊标记的数量和顺序可能会有所不同。因此，在使用特殊标记掩码时，需要事先了解分词器的特殊标记，以正确地处理输入文本。

### 回答3：
在transformers中，tokenizers模块中的special_tokens_mask函数并没有对应的special_tokens_mask功能。特殊tokens的掩码功能不是通过该函数实现的。

在transformers中，要使用特殊tokens的掩码功能，我们可以使用encoding方法来实现。encoding方法会返回一系列的编码结果，其中包括input_ids，attention_mask和token_type_ids。这些编码结果中的attention_mask就可以用来掩码特殊tokens。

attention_mask是一个与input_ids形状相同的张量，其中每个元素的取值为0或1。对于input_ids中的特殊tokens，attention_mask相应位置的元素取值为0，而对于其他tokens，attention_mask的相应位置的元素取值为1。这就实现了对特殊tokens的掩码功能。

因此，在transformers中，我们可以使用attention_mask来掩码特殊tokens，而不需要使用special_tokens_mask函数。

WITH SPECIAL_HANDLING_AIRLINE as (select regexp_substr(str, '[^,]+', 1, LEVEL) from (select AP.PARAMETER_VALUE str from FM_APPLICATION_PARAMETERS AP WHERE PARAMETER_CODE='TONNAGE_SPECIAL_HANDLING_AIRLINE') CONNECT BY LEVEL <= regexp_count(str, ',') + 1), SPECIAL_REVENUE_TYPE as (select regexp_substr(str, '[^,]+', 1, LEVEL) from (select AP.PARAMETER_VALUE str from FM_APPLICATION_PARAMETERS AP WHERE PARAMETER_CODE='TONNAGE_SPECIAL_REVENUE_TYPE') CONNECT BY LEVEL <= regexp_count(str, ',') + 1), SPECIAL_SHIPMENT_FLOW_TYPE as (select regexp_substr(str, '[^,]+', 1, LEVEL) from (select AP.PARAMETER_VALUE str from FM_APPLICATION_PARAMETERS AP WHERE PARAMETER_CODE='TONNAGE_SPECIAL_SHIPMENT_FLOW_TYPE') CONNECT BY LEVEL <= regexp_count(str, ',') + 1), SPECIAL_HANDLING_EFF_DATE as ( SELECT TO_DATE(PARAMETER_VALUE, 'YYYYMMDD') EFF_DATE from FM_APPLICATION_PARAMETERS where PARAMETER_CODE='TONNAGE_SPECIAL_HANDLING_EFFECTIVE_DATE' ) select * from SPECIAL_HANDLING_AIRLINE;以上是oracle的写法，请转换成spark SQL的写法。

以下是将Oracle SQL转换成Spark SQL的代码：

WITH SPECIAL_HANDLING_AIRLINE AS (
  SELECT split(PARAMETER_VALUE, ',')[pos] FROM (
    SELECT PARAMETER_VALUE, posexplode(split(PARAMETER_VALUE, ',')) 
    FROM FM_APPLICATION_PARAMETERS 
    WHERE PARAMETER_CODE = 'TONNAGE_SPECIAL_HANDLING_AIRLINE'
  )
), 
SPECIAL_REVENUE_TYPE AS (
  SELECT split(PARAMETER_VALUE, ',')[pos] FROM (
    SELECT PARAMETER_VALUE, posexplode(split(PARAMETER_VALUE, ',')) 
    FROM FM_APPLICATION_PARAMETERS 
    WHERE PARAMETER_CODE = 'TONNAGE_SPECIAL_REVENUE_TYPE'
  )
), 
SPECIAL_SHIPMENT_FLOW_TYPE AS (
  SELECT split(PARAMETER_VALUE, ',')[pos] FROM (
    SELECT PARAMETER_VALUE, posexplode(split(PARAMETER_VALUE, ',')) 
    FROM FM_APPLICATION_PARAMETERS 
    WHERE PARAMETER_CODE = 'TONNAGE_SPECIAL_SHIPMENT_FLOW_TYPE'
  )
), 
SPECIAL_HANDLING_EFF_DATE AS (
  SELECT to_date(PARAMETER_VALUE, 'yyyyMMdd') AS EFF_DATE 
  FROM FM_APPLICATION_PARAMETERS 
  WHERE PARAMETER_CODE = 'TONNAGE_SPECIAL_HANDLING_EFFECTIVE_DATE'
)
SELECT * FROM SPECIAL_HANDLING_AIRLINE;

注意：Spark SQL不支持Oracle SQL的所有函数和语法，因此需要根据具体情况进行转换。在这个例子中，我们使用了split函数和posexplode函数来实现Oracle SQL的regexp_substr函数和CONNECT BY LEVEL子句。同时，我们将to_date函数的格式参数从'YYYYMMDD'改为'yyyyMMdd'。