我如何调用 optbinning 模块获取所有变量分箱的结果

Question

现在我使用 optbinning 模块对所有逻辑回归建模变量进行分箱。 但是 optbinning 模块只需要使用一个变量，例如

variable = "REGION_POPULATION_RELATIVE"
x = df[variable].values
y = df.TARGET.values
from optbinning import OptimalBinning
optb = OptimalBinning(name=variable, dtype="numerical", solver="ls", max_n_prebins=100,
                      min_prebin_size=0.001, time_limit=50)
optb.fit(x, y)

如何使用循环来获取所有变量的分箱结果？ 我尝试编码

variable_names = train_validation_valid_nonstring_nondatetype_categoryencoders.keys()
for i in variable_names:
    optb = OptimalBinning(name=i,dtype="numerical", solver="cp")
    optb.fit(x_category_encoders_target, y_category_encoders)

但出现错误“操作数无法与形状一起广播 (52803,602) (52803,)” 我得到包含数百个变量的数据框，如果逐一计算，这将是一个巨大的工程。 请帮助我，谢谢。

Answer 1

要计算数据集中所有变量的最佳分箱，您可以使用 BinningProcess 类。

• 教程：http://gnpalencia.org/optbinning/tutorials/tutorial_binning_process_telco_churn.html

• 文档：http://gnpalencia.org/optbinning/binning_process.html

from optbinning import BinningProcess

binning_process = BinningProcess(variable_names=variable_names)
binning_process.fit(df[variable_names], df[target])

然后，您可以使用方法get_binned_variable 检索每个变量或给定变量列表的信息。例如：

for variable in variable_names:
    optb = binning_process.get_binned_variable(name=variable)
    optb.binning_table.build()
    optb.binning_table.plot()
    optb.binning_table.analysis()