特征变量分箱 后决策树xgboost 实现
时间: 2023-07-20 19:05:45 浏览: 53
特征变量的分箱是将连续的数值型特征转化为离散的类别型特征,以便于决策树等算法的处理。在实现过程中,可以使用一些统计学的方法(如等频分箱,等距分箱,最优分箱等)将数据进行分组。然后,可以使用决策树算法(如xgboost)来构建模型。
以下是一个简单的特征变量分箱和决策树xgboost实现的示例:
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
import xgboost as xgb
# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
# 对分类变量进行编码
le = LabelEncoder()
for col in data.columns:
if data[col].dtype == 'object':
data[col] = le.fit_transform(data[col])
# 特征变量分箱
bins = [0, 25, 50, 75, 100]
labels = [1, 2, 3, 4]
data['var_bin'] = pd.cut(data['var'], bins=bins, labels=labels)
# 划分训练集和测试集
train, test = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练xgboost模型
x_train = train.drop(['target'], axis=1)
y_train = train['target']
x_test = test.drop(['target'], axis=1)
y_test = test['target']
dtrain = xgb.DMatrix(x_train, label=y_train)
dtest = xgb.DMatrix(x_test, label=y_test)
params = {
'max_depth': 3,
'eta': 0.1,
'objective': 'binary:logistic',
'eval_metric': 'auc'
}
model = xgb.train(params, dtrain, num_boost_round=100, evals=[(dtest, 'Test')])
```
在上面的代码中,我们首先加载了数据集,并对分类变量进行了编码。然后,我们使用pd.cut()方法对连续型变量进行了分箱,并将结果保存在一个新的变量中。接着,我们使用train_test_split()方法将数据集划分为训练集和测试集。最后,我们使用xgboost库的DMatrix、train()和eval()方法来训练和评估模型。