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。