文章目录
- 原理概念
- 等宽分箱
- 等频分箱
- 聚类分箱
- 有监督分箱
原理概念
连续变量分箱即对连续型字段进行离散化处理，也就是将连续型字段转化为离散型字段。连续字段的离散过程如下所示：
连续变量的离散过程也可以理解为连续变量取值的重新编码过程，在很多时候，连续变量的离散化也被称为连续变量分箱。需要注意的是，离散之后字段的含义将发生变化，原始字段Income代表用户真实收入状况，而离散之后的含义就变成了用户收入的等级划分，0表示低收入人群、1表示中等收入人群、2代表高收入人群。连续字段的离散化能够更加简洁清晰的呈现特征信息，并且能够极大程度减少异常值的影响（例如Income取值为180的用户），同时也能够消除特征量纲影响，当然，最重要的一点是，对于很多线性模型来说，连续变量的分箱实际上相当于在线性方程中引入了非线性的因素，从而提升模型表现。当然，连续变量的分箱过程会让连续变量损失一些信息，而对于其他很多模型来说（例如树模型），分箱损失的信息则大概率会影响最终模型效果。
等宽分箱
所谓等宽分箱，需要先确定划分成几分，然后根据连续变量的取值范围划分对应数量的宽度相同的区间，并据此对连续变量进行分箱。例如上述Income字段取值在[0,180]之间，现对其进行等宽分箱分成三份，则每一份的取值范围分别是[0,60),[60,120),[120,180]，连续字段将据此进行划分，分箱过程如下所示：
当然，我们也可以在sklearn的预处理模块中调用KBinsDiscretizer转化器实现该过程：
from sklearn import preprocessing
# 转化为列向量(这里需要注意，一列特征必须以列向量呈现，才能够被KBinsDiscretizer正确识别)
income = np.array([0, 10, 180, 30, 55, 35, 25, 75, 80, 10]).reshape(-1, 1)
# 三分等宽分箱，strategy选择'uniform'
dis = preprocessing.KBinsDiscretizer(n_bins=3, encode='ordinal', strategy='uniform')
dis.fit_transform(income)
# 运行结果
# array([[0.],
# [0.],
# [2.],
# [0.],
# [0.],
# [0.],
# [0.],
# [1.],
# [1.],
# [0.]])
# 当然，在分箱结束后，可以通过.bin_edges_查看分箱依据（每个箱体的边界）
dis.bin_edges_
# array([array([ 0., 60., 120., 180.])], dtype=object)
等频分箱
在等频分箱的过程中，需要先确定划分成几分，然后选择能够让每一份包含样本数量相同的划分方式。
from sklearn import preprocessing
# 转化为列向量(这里需要注意，一列特征必须以列向量呈现，才能够被KBinsDiscretizer正确识别)
income = np.array([0, 10, 180, 30, 55, 35, 25, 75, 80, 10]).reshape(-1, 1)
# 两分等频分箱，strategy选择'quantile'
dis = preprocessing.KBinsDiscretizer(n_bins=2, encode='ordinal', strategy='quantile')
dis.fit_transform(income)
# array([[0.],
# [0.],
# [1.],
# [0.],
# [1.],
# [1.],
# [0.],
# [1.],
# [1.],
# [0.]])
dis.bin_edges_
# array([array([ 0. , 32.5, 180. ])], dtype=object)
聚类分箱
所谓聚类分箱，指的是先对某连续变量进行聚类（往往是KMeans聚类），然后用样本所属类别作为标记代替原始数值，从而完成分箱的过程。这里我们仍然可以通过income数据来模拟该过程，此处我们使用KMeans对其进行三类别聚类：
from sklearn import preprocessing
# 转化为列向量(这里需要注意，一列特征必须以列向量呈现，才能够被KBinsDiscretizer正确识别)
income = np.array([0, 10, 180, 30, 55, 35, 25, 75, 80, 10]).reshape(-1, 1)
# 两分等频分箱，strategy选择'kmeans'
dis = preprocessing.KBinsDiscretizer(n_bins=3, encode='ordinal', strategy='kmeans')
dis.fit_transform(income)
# array([[0.],
# [0.],
# [2.],
# [0.],
# [1.],
# [0.],
# [0.],
# [1.],
# [1.],
# [0.]])
dis.bin_edges_
# array([array([ 0. , 44.16666667, 125. , 180. ])], dtype=object)
有监督分箱
当然，无论是等宽/等频分箱，还是聚类分箱，本质上都是进行无监督的分箱，即在不考虑标签的情况下进行的分箱。而在所有的分箱过程中，还有一类是有监督分箱，即根据标签取值对连续变量进行分箱。在这些方法中，最常用的分箱就是树模型分箱。
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import preprocessing
from sklearn import tree
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 转化为列向量(这里需要注意，一列特征必须以列向量呈现，才能够被KBinsDiscretizer正确识别)
income = np.array([0, 10, 180, 30, 55, 35, 25, 75, 80, 10]).reshape(-1, 1)
# 可以以income为特征，y为标签训练决策树：
y = np.array([1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0])
clf = DecisionTreeClassifier().fit(income, y)
plt.figure(figsize=(6, 2), dpi=150)
tree.plot_tree(clf)
那么根据上述结果，如果需要对income进行三类分箱的话，则可以选择32.5和65作为切分点，对数据集进行切分：
