为什么用scorecardpy跑分箱子,缺失值老是报错
时间: 2023-05-19 15:00:54 浏览: 75
可能是因为缺失值没有被正确处理。在使用scorecardpy跑分箱子时,需要先对数据进行预处理,包括缺失值的填充或删除。建议先检查数据中是否存在缺失值,并对其进行处理后再进行分箱。如果仍然无法解决问题,可以尝试使用其他的分箱工具或者手动进行分箱。
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用scorecardpy跑分箱时,怎么把缺失值放进一个箱子里面
可以使用scorecardpy中的MissingValueImputer类来处理缺失值。具体来说,可以使用MissingValueImputer的fit_transform方法来将缺失值替换为指定的值,然后再使用分箱函数进行分箱。例如,可以将缺失值替换为-9999,然后将-9999放入一个单独的箱子中。以下是示例代码:
from scorecardpy import MissingValueImputer, cut
# 假设data是一个包含缺失值的数据集
data = ...
# 创建MissingValueImputer对象
imputer = MissingValueImputer(impute_value=-9999)
# 替换缺失值
data_imputed = imputer.fit_transform(data)
# 将-9999放入单独的箱子中
bins = cut(data_imputed['column_name'], bins=[-float('inf'), -9998, float('inf')], include_lowest=True)
# 进行分箱
result = bins.value_counts(sort=False)
用scorecardpy跑分箱时,怎么把缺失值作为特殊值放进一个箱子里面
可以使用scorecardpy中的binning函数,将缺失值作为特殊值单独放入一个箱子中。具体的代码如下:
from scorecardpy import binning
# 定义缺失值的标记
missing_values = [-999]
# 将缺失值作为特殊值单独放入一个箱子中
bins = binning(df, y='target', x=['var1', 'var2'], missing_values=missing_values)
其中,df是数据集,target是目标变量,var1和var2是需要分箱的变量。missing_values参数用于指定缺失值的标记,这里我们将缺失值标记为-999。