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监督分箱

内容摘要：监督分箱法一方面有利于分箱误差最小化，另一方面可以提供有效的业务标签制作。

参考索引：阅读网络资料。

监督分箱法步骤

监督分箱法是一种最小化监督值（如卡方）来确定最优分箱边界的方法。

其原理如下：

1.将连续变量按照大小排序，将其分为 k个初始分箱，并计算监督值或误差，通常是误差。

2.对于每个分箱，计算其正样本数量和负样本数量，并计算其对应的卡方值。

3.合并相邻的分箱，并计算新分箱的卡方值。

4.不断执行步骤3，直到分箱数目满足条件。

方法的优点是可以最大程度地减小分箱误差，在有限制条件下寻找最优解，帮助实现标签制作自动化。但其缺点是计算复杂度较高，难以应用于大型数据，而且如果结合模型使用的话，往往容易过拟合。

分箱法作用

1.探索和分析不同组的数据分布情况。

2.有利于监测异常点和离群值。对于某些靠近分组边界的数据点，可以根据业务需求决定将其放入哪个分组。

3.提升模型的准确度和稳定性。

4.降低复杂度，避免缺失值和异常值的影响，并提高模型的运算能力。

5.提高模型的解释性。对于一些业务解释比较重要的场景，使用数据分箱法可以让模型更加易于解释，提高标签制作的速度和性能。

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关键词：样本数量 使用数据 数据分布 限制条件 大型数据