变量分箱的好处包括
来源：动视网
责编：小OO
时间：2024-09-03 02:27:09
变量分箱的好处包括
1、降低异常值的影响，增加模型的稳定性：数据中存在异常值时，会使模型产生一定的偏差，从而影响预测效果，通过分箱方法可以降低异常值的噪声特性，使模型更稳健。2、缺失值作为特殊变量参与分箱，减少缺失值填补的不确定性：由于录入、操作失误或数据存储问题导致训练数据出现缺失值，而大部分机器学习模型都是无法处理缺失值的，树模型可以处理缺失值，但对实际有缺失值的变量不会起很大作用。
导读1、降低异常值的影响，增加模型的稳定性：数据中存在异常值时，会使模型产生一定的偏差，从而影响预测效果，通过分箱方法可以降低异常值的噪声特性，使模型更稳健。2、缺失值作为特殊变量参与分箱，减少缺失值填补的不确定性：由于录入、操作失误或数据存储问题导致训练数据出现缺失值，而大部分机器学习模型都是无法处理缺失值的，树模型可以处理缺失值，但对实际有缺失值的变量不会起很大作用。
降低异常值的影响，增加模型的稳定性，缺失值作为特殊变量参与分箱，减少缺失值填补的不确定性。
1、降低异常值的影响，增加模型的稳定性：数据中存在异常值时，会使模型产生一定的偏差，从而影响预测效果，通过分箱方法可以降低异常值的噪声特性，使模型更稳健。
2、缺失值作为特殊变量参与分箱，减少缺失值填补的不确定性：由于录入、操作失误或数据存储问题导致训练数据出现缺失值，而大部分机器学习模型都是无法处理缺失值的，树模型可以处理缺失值，但对实际有缺失值的变量不会起很大作用。
变量分箱的好处包括
1、降低异常值的影响，增加模型的稳定性：数据中存在异常值时，会使模型产生一定的偏差，从而影响预测效果，通过分箱方法可以降低异常值的噪声特性，使模型更稳健。2、缺失值作为特殊变量参与分箱，减少缺失值填补的不确定性：由于录入、操作失误或数据存储问题导致训练数据出现缺失值，而大部分机器学习模型都是无法处理缺失值的，树模型可以处理缺失值，但对实际有缺失值的变量不会起很大作用。
