woe转换在决策树算法处理离散数据的应用,代码实现一下
时间: 2023-05-27 17:01:09 浏览: 65
在决策树算法中,使用woe转换可以将离散数据转换为连续数据,使得决策树算法可以更好地处理离散数据。以下是使用Python实现woe转换的示例代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 定义woe转换函数
def woe_transform(df, var, target):
total = df[target].count()
bad = df[target].sum()
good = total - bad
group = df[[var, target]].groupby(var).agg({target: ['count', 'sum']})
group.columns = ['total', 'bad']
group.reset_index(inplace=True)
group['good'] = group['total'] - group['bad']
group['bad_prop'] = group['bad'] / bad
group['good_prop'] = group['good'] / good
group['woe'] = np.log(group['bad_prop'] / group['good_prop'])
woe_dict = dict(zip(group[var], group['woe']))
df[var + '_woe'] = df[var].map(woe_dict)
return df
# 加载数据集
df = pd.read_csv('data.csv')
# 进行woe转换
df = woe_transform(df, 'var1', 'target')
df = woe_transform(df, 'var2', 'target')
df = woe_transform(df, 'var3', 'target')
# 输出结果
print(df.head())
```
在上述代码中,我们通过定义一个函数 `woe_transform` 来实现woe转换。该函数首先计算出样本中好、坏的数量,然后对每个离散变量进行分组,计算每组中好、坏的数量以及其所占比例,最后计算woe值。我们将woe值保存在字典中,并用 `map` 函数对每个离散变量进行woe转换。最后,我们通过调用 `woe_transform` 函数来实现woe转换,并将转换后的数据集保存在 `df` 中并进行输出。