特征工程 -- 数据分桶

数据分桶（Binning）是特征工程中的一种常用方法，主要用于将连续型数据分割成多个离散的分桶（或称为区间、箱子等），从而将连续型数据转化为离散型数据。数据的特征内的值跨度可能比较大，对有监督和无监督中如k-means聚类使用欧式距离作为相似度函数来测量数据点之间的相似度，都会造成大吃小的影响，其中一种解决方法是对计数值进行区间量化即数据分桶也叫做数据分箱，然后使用量化结果。

数据分桶的主要目的有以下几个方面：

1. 降低模型对异常值的敏感性：数据分桶可以将连续型数据转化为离散型数据，在离散化后，异常值会被分到较少的分桶中，从而降低异常值对模型的影响。

2. 改善模型的泛化能力：由于数据分桶将连续型数据转化为离散型数据，使得模型在学习过程中可以更好地捕捉数据的不同特征和模式，从而提高模型的泛化能力。

3. 解决线性模型的非线性问题：对于线性模型而言，数据分桶可以通过引入非线性项，从而增强模型的拟合能力和表达能力。

4. 降低计算复杂度：在大规模数据集上，数据分桶可以降低模型的计算复杂度，提高算法的运行效率。

5. 处理异常值和缺失值：数据分箱可以将异常值或缺失值归类到特定的箱中，减少异常值和缺失值的影响。当数据源可能存在缺失值，此时可以把null单独作为一个分箱。当数据中存在离群点时，可以把其通过分箱离散化处理，从而提高变量的鲁棒性（抗干扰能力）。比如，年龄若出现200这样的异常值，可分入‘age>60’这个分箱里，排除影响。这样可以提高模型的鲁棒性和准确性。

数据分桶的方法有很多种，比如：

• 无监督分箱
  • 等宽分桶（pd.cut）
  • 等频分桶(pd.qcut)
  • 聚类分箱
• 有监督分箱
  • Best-KS分箱
  • 卡方分桶
  • 最优IV分箱
  • 树结构分箱
  • 自定义分箱

选择合适的分桶方法需要根据具体的问题和数据来进行决策。同时，数据分桶也需要注意避免过度分桶，过多的分桶可能会导致数据稀疏性增加，模型的拟合效果下降。

数据分桶的对象可以是任何具有特定属性的数据集合。常见的对象包括：

1. 文本数据：将文本数据分成不同的桶，例如按照主题、语言、长度等属性进行分桶。

2. 数值数据：将数值数据按照某个范围或者某种规则进行分桶，例如将年龄分成不同的年龄段。

3. 时间序列数据：将时间序列数据按照时间窗口进行分桶，例如将每天的交易数据分成不同的天。

4. 图像数据：将图像数据按照特征进行分桶，例如将图片按照颜色、纹理、形状等特征进行分桶。

5. 用户行为数据：将用户行为数据按照行为类型、时间等属性进行分桶，例如将用户的点击行为分成不同的类别。

总之，数据分桶的对象可以根据具体的应用场景和需求来确定，目的是为了更好地组织和管理数据，方便后续的处理和分析。

判断哪个分桶的效果更好可以考虑以下几个指标：

1. 信息增益（Information Gain）：可以使用特征的分桶后的离散值对目标变量进行分割，计算每个分桶的信息增益，选择信息增益最大的分桶作为最优分桶。信息增益越大，说明该分桶更好地区分了目标变量的不同类别。

2. 卡方检验（Chi-square Test）：可以使用卡方检验来评估特征的分桶对目标变量的影响。计算每个分桶的卡方值，选择卡方值最大的分桶作为最优分桶。卡方值越大，说明该分桶与目标变量之间的关联程度越大。

3. IV值（Information Value）：可以使用IV值来评估特征的分桶对目标变量的预测能力。计算每个分桶的IV值，选择IV值最大的分桶作为最优分桶。IV值越大，说明该分桶对目标变量的预测能力越强。

4. 单调性：特征分桶后，可以观察每个分桶内目标变量的单调性，即随着特征值的增加或减少，目标变量的趋势是否一致。若分桶内目标变量呈现明显的单调性，说明该分桶能够有效地捕捉到特征和目标变量之间的关系。

5. 平衡性：考虑分桶后每个桶的样本数量是否均衡。若分桶后每个桶的样本数量相差不大，则说明该分桶对数据的覆盖能力较好。

综合考虑以上指标，可以选择效果较好的分桶。需要注意的是，这些指标仅供参考，具体应根据实际情况灵活选择适合的评估方法。