了解 BinningProcess 输出

Question

我想将

optbinning.BinningProcess

集成到我的管道中，但在此之前，我需要了解输出。我原本期待 fit_transform 之后的 bin，但我获得的值接近我的目标变量。

有人可以向我解释一下输出吗？或者如果我做错了什么请指出我。

这是一个可重现的示例：

import pandas as pd
from random import choices
from random import uniform
from optbinning import BinningProcess

df = pd.DataFrame({'continuous_feature': choices(range(0,30), k=100),
                    'cat_feature': choices(['A', 'B', 'C'], k = 100),
                     'target' : [uniform(15,16) for x in range(0,100)]})
all_features = ["continuous_feature", "cat_feature"]

X = df.loc[:, all_features]
y = df.loc[:, 'target']

BinningProcess(all_features, categorical_variables= ['cat_feature']).fit_transform(X, y)

Answer 1

Nick ODell 提到，对于每个 bin，分箱算法返回的值是“该 bin 目标变量的平均值”。如果您愿意获取垃圾箱，请使用

metric = "bins"

中的

fit.transform(X,y)

选项。