使用卡方分箱进行数据离散化

Posted 2021-09-19 PythonEducation

我们经常疑惑，有些算法例如逻辑回归评分卡建模时为什么要用分箱技术。搞懂了离散化优点即可找到答案。

离散化（Discretization）：将定量数据转化为定性数据的过程。

• 一些数据挖掘算法只接受分类属性（LVF、FINCO、朴素贝叶斯）。

• 当数据只有定量特征时，学习过程通常效率较低且效果较差。

卡方分箱算法（Chi Merge Algorithm）

• 这种离散化方法使用合并方法。

• 相对类频率应该在一个区间内相当一致（否则应该分裂）

• χ2 是用于检验两个离散属性在统计上独立的假设的统计量度。

• 对于相邻的两个区间，如果 χ2 检验得出该类是独立的区间，则应合并。如果 χ2 检验得出的结论是它们不是独立的，即相对类别频率的差异在统计上是显着的，则两个区间应保持独立。

   

（卡方分布图）

列联表

 

计算 χ 2

值可以计算如下：

计算步骤

• 计算每对相邻区间的 χ2 值

• 合并具有最低 χ2 值的相邻区间对

• 重复上述步骤，直到所有相邻对的χ2值超过阈值

• 阈值：由显着性水平和自由度决定 = 类数 -1

例子

 

Chi Merge卡方分箱 的示例

Chi Merge 进行如下。最初，数值属性 A 的每个不同值都被认为是一个区间。对每对相邻区间进行 χ2 检验。具有最小 χ2 值的相邻区间合并在一起，因为一对的低 χ 2 值表示相似的类分布。这个合并过程递归进行，直到满足预定义的停止标准。

• 第1步

将数据集拆分为 2 个数据集并分别查找值。

数据集 1 → X，类

数据 集 2 → Y，类

 

 

使用 Python 实现的 Chi Merge卡方分箱

让我们使用 IRIS 数据集并尝试实施 Chi Merge 过程。

python scipy包有卡方检验函数

https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.chi2_contingency.html

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#微信公众号：python风控模型import scipy.stats as statsdata = np.array([[43,9],[44,4]])V, p, dof, expected = stats.chi2_contingency(data)print(p)

更多卡方检验代码

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# -*- coding: utf-8 -*-\'\'\'python金融风控评分卡模型和数据分析：https://edu.51cto.com/sd/f2e9b\'\'\'\'\'\'卡方公式(o-e)^2 / e期望值和收集到数据不能低于5，o(observed)观察到的数据，e（expected）表示期望的数据(o-e)平方，最后除以期望的数据e\'\'\' import numpy as npfrom scipy import statsfrom scipy.stats import chisquare        list_observe=[30,14,34,45,57,20]list_expect=[20,20,30,40,60,30]  std=np.std(data,ddof=1)print(chisquare(f_obs=list_observe, f_exp=list_expect))p=chisquare(f_obs=list_observe, f_exp=list_expect)[1]\'\'\'返回NAN，无穷小\'\'\' if p>0.05 or p=="nan":   print"H0 win,there is no difference"else:   print"H1 win,there is difference"

此版本不用算出期望值，更加方便，参考的是2*2联立表，自由度=1，critical value=2.7

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# -*- coding: utf-8 -*- \'\'\'python金融风控评分卡模型和数据分析：https://edu.51cto.com/sd/f2e9b\'\'\'#独立性检验test for independence,也是卡方检验chi_square#前提条件：a,b,c,d 必须大于5 #2.706是判断标准（90概率），值越大，越有关，值越小，越无关def value_independence(a,b,c,d):    if a>=5 and b>=5 and c>=5 and d>=5:        return ((a+b+c+d)*(a*d-b*c)**2)/float((a+b)*(c+d)*(a+c)*(b+d)) #返回True表示有关#返回False表示无关def judge_independence(num_independence):    if num_independence>2.706:        print ("there is relationship")        return True    else:        print("there is no relationship")        return False a=34b=38c=28d=50chi_square=value_independence(a,b,c,d)relation=judge_independence(chi_square)

使用卡方分箱进行数据离散化就为大家介绍到这里。强调一下，并非所有算法都需要数据离散化处理。目前集成树算法也很流行，例如xgboost，lightgbm，catboost，他们都不需要数据离散化处理。到底哪种方法最好，这个说不准，我通过多个项目测试，不同数据分布有不同结论！希望各位同学不要盲目迷信理论，自己多去做测试，多自我思考。

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使用卡方分箱进行数据离散化就为大家介绍到这里了，欢迎各位同学报名<python金融风控评分卡模型和数据分析微专业课>,学习更多相关知识

 https://edu.51cto.com/sd/f2e9b

 

 

 

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