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机器学习-Sklearn（第三版）
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该课程属于 2243-咸鱼-算法方向-数据挖掘-就业：否 请加入后再学习

分箱：

1）评分卡核心，本质是离散化连续变量

2）分多少箱子合适？4-5个最佳

3）离散化必然伴随信息损失，IV：用于衡量特征对预测函数的贡献，<0.03特征可以删除，太高的也删除（特征选择）IV可以帮助找出合适的分箱个数。

4）分箱想要达成什么效果？组间差异大，组内差异小，用卡方检验对比箱子相似性，卡方检验p值越大越相似

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3077_Yuki · 2022-07-09 · 076 - 5 3.3 案例：评分卡 - 分箱 (1) - 概述与概念.mp4 0

授课教师

森陌夏栀
高级算法工程师
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老师

课程特色

图文(1)
视频(264)
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