Python xverse包WOE转换如何自定义分箱数量？

你只需要调整WOE()类初始化时的参数即可实现需求，修改后的完整代码如下：

# 初始化WOE对象时指定分箱规则
clf = WOE(
    method='quantile',  # 分箱方法设为分位数分箱，即按百分位划分
    n_bins=10,  # 非缺失值默认分为10组
    na_separate=True  # 缺失值单独作为一组，最终非缺失10组+缺失1组共11组
)
clf.fit(data_fin, data_fin['revocation'])

data2 = clf.woe_df
data_woe = clf.transform(data_fin, data_fin['revocation'])

参数说明 #

• method：指定分箱方法，默认值为'dt'（决策树分箱），这也是你之前默认只分出3组的原因，改为'quantile'即可实现按百分位等频分箱
• n_bins：指定非缺失值的分箱数量，设置为10即可满足你要分10个百分位组的需求
• na_separate：是否将缺失值单独作为一组，默认值为True，如果之前你手动改过这个参数可以显式声明确保生效

如果部分特征分位数存在重复值导致分箱数不足10组，可以在初始化时额外加参数min_sample=0.01，允许分箱最小样本占比低至1%，避免因为重复值自动合并组。

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