关于optbinning.BinningProcess.fit_transform输出不符预期的技术咨询

我想把optbinning.BinningProcess集成到Pipeline里，但先得搞懂它的输出结果。我本来以为fit_transform会返回分箱后的结果，结果得到的却是接近目标变量的值。有人能帮我解释这个输出，或者指出我操作哪里错了吗？

可复现代码示例 #

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)

问题解释与解决方法 #

1. 默认输出逻辑
   你看到的接近目标值的输出是正常现象：BinningProcess针对回归任务（你的目标是连续值），默认会把每个分箱替换为该分箱内目标变量的均值，所以输出范围和目标值（15-16）高度重合。如果是分类任务，默认会输出WOE（证据权重）值。

2. 获取分箱标签的方法
   如果你需要的是分箱的索引（比如用0、1、2...表示每个样本所属的分箱），只需要在初始化BinningProcess时指定output_type="indices"，修改后的代码如下：

   # 获取分箱索引
   bp = BinningProcess(all_features, categorical_variables=['cat_feature'], output_type="indices")
   bin_indices = bp.fit_transform(X, y)
   

3. Pipeline集成注意事项

   • 如果后续模型需要的是分箱后的特征编码（比如均值、WOE这类能直接用于建模的数值），保留默认的output_type即可（回归默认是"mean"，分类默认是"woe"）。
   • 如果需要分箱标签做后续处理，就用"indices"参数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hexolitemax