#smbinning分箱 兩種方式確定切分點 ；1.根據smbinning自帶的ctree演算法進行**，找出最優分割點，然後計算woe和iv
####2.如下計算方式，自己設定切分點，下面是基於資料分布的分位數進行切分
per<-as.vector(quantile(traindata$m03,probs=seq(0,1,0.2),na.rm=t))
breaks<-per[2:(length(per)-1)]
result_m03=smbinning.custom(df=traindata,y='y',x="m03",cuts=breaks)
result_m03$ivtable
########################## ctree iv
#####
library(smbinning)
br_shenqing_train_d=br_shenqing_train
iv_table=data.frame()
smbin_feature_table=data.frame()
for(i in 1:length(numer_names))
} }iv_table
smbin_feature_table
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最近上傳了乙個變數分箱的方法到pypi，這個包主要有以下說明 缺失值單獨一箱，不論缺失的數量多少 生成的分箱woe值是單調的，後續有時間會迭代u型分箱的版本 會有分箱最小樣本數佔比，類似決策樹的最小葉節點佔比 分箱成功的變數才會保留，有可能失敗的情況是找不出同時滿足上述2和3的分箱 增加了多程序，提...
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