klearn特征分箱、woe值iv值计算代码

好的，下面是sklearn特征分箱、woe值iv值计算的代码示例：

特征分箱：

from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer

# 实例化KBinsDiscretizer
est = KBinsDiscretizer(n_bins=3, encode='ordinal', strategy='uniform')

# 使用fit_transform进行特征分箱
X_binned = est.fit_transform(X)

其中，n_bins指定分箱的数量，encode指定分箱后的编码方式，strategy指定分箱的策略，这里使用的是等宽分箱。

WOE值、IV值计算：

from sklearn.feature_selection import mutual_info_classif

# 使用mutual_info_classif计算IV值
iv_values = mutual_info_classif(X_binned, y, discrete_features=True)

# 计算WOE值
woe_values = np.log((bin_bad / bad_total) / (bin_good / good_total))

其中，X_binned是经过特征分箱后的数据，y是标签，discrete_features=True指定输入的特征是离散的。

希望这些代码可以帮到你！

相关问题

sklearn特征分箱、woe值iv值计算、特征选择代码

好的，为了更好地说明sklearn中特征分箱、woe值iv值计算和特征选择的操作，我来给你提供一些简单的示例代码。

1. 特征分箱

使用preprocessing模块中的KBinsDiscretizer类进行等频分箱：

from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer
import numpy as np

# 构造一组连续型变量作为示例数据
continuous_var = np.random.rand(1000)

# 进行等频分箱
est = KBinsDiscretizer(n_bins=10, encode='ordinal', strategy='quantile')
est.fit(continuous_var.reshape(-1, 1))
discretized_var = est.transform(continuous_var.reshape(-1, 1))

# 输出分箱后的结果
print(discretized_var[:10])

2. WOE值和IV值计算

使用iv_woe模块中的WOE和IV类计算变量的WOE值和IV值：

from iv_woe import iv_woe
import pandas as pd
import numpy as np

# 构造一组示例数据
df = pd.DataFrame({'var1': np.random.rand(1000),
                   'var2': np.random.rand(1000),
                   'target': np.random.randint(0, 2, size=1000)})

# 计算变量的WOE值和IV值
iv = iv_woe(df, 'target', ['var1', 'var2'])
print(iv)

3. 特征选择

使用feature_selection模块中的SelectKBest类进行卡方检验特征选择：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2

# 加载iris数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 进行卡方检验特征选择
selector = SelectKBest(chi2, k=2)
selector.fit_transform(X, y)

# 输出选择的特征
print(selector.get_support(indices=True))

希望以上示例代码能够对你有所帮助。

Python计算iv值和woe代码

WOE编码和IV值是一种常用的特征工程方法，它们可以用于衡量一个特征与目标变量之间的关联程度和预测能力。下面是Python计算IV值和WOE编码的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

def calc_woe_iv(df, col, target):
    """
    计算指定特征的WOE编码和IV值
    :param df: 数据集
    :param col: 特征列名
    :param target: 目标变量列名
    :return: WOE编码和IV值
    """
    # 计算该特征每个取值的数量和占比
    freq = pd.DataFrame({'total': df.groupby(col)[target].count(),
                         'bad': df.groupby(col)[target].sum()})
    freq['good'] = freq['total'] - freq['bad']
    freq['bad_rate'] = freq['bad'] / freq['bad'].sum()
    freq['good_rate'] = freq['good'] / freq['good'].sum()
    
    # 防止出现除0错误
    freq.loc[freq['bad_rate'] == 0, 'bad_rate'] = 0.0001
    freq.loc[freq['good_rate'] == 0, 'good_rate'] = 0.0001
    
    # 计算WOE编码
    freq['woe'] = np.log(freq['good_rate'] / freq['bad_rate'])
    
    # 计算IV值
    freq['iv'] = (freq['good_rate'] - freq['bad_rate']) * freq['woe']
    iv = freq['iv'].sum()
    
    return freq[['woe', 'iv']].reset_index().rename(columns={col: 'value'}), iv

这个函数的输入参数包括数据集`df`、特征列名`col`和目标变量列名`target`，输出WOE编码和IV值。在函数中，我们首先计算了该特征每个取值的数量、坏样本数量、好样本数量、坏样本率、好样本率和WOE值，然后根据IV值的公式计算了每个取值对应的IV值，并将它们相加得到总的IV值。最后，我们将WOE编码和IV值合并成一个DataFrame并返回。

需要注意的是，代码中为了避免出现除0错误，我们在计算WOE编码和IV值时对分母加上了一个极小值0.0001。同时，WOE编码和IV值的计算方式可以根据具体的业务需求进行调整。