一、项目环境

开发工具：RStudio

R：3.5.2

相关包：infotheo，discretization，smbinning，dplyr，sqldf

二、导入数据

# 这里我们使用的是鸢尾花数据集（iris）data(iris)head(iris) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa

相关数据解释：

Sepal.Length：萼片长度

Sepal.Width：萼片宽度

Petal.Length：花瓣长度

Petal.Width：花瓣宽度

Species：鸢尾花品种

三、 数据划分

library(dplyr)library(sqldf)# 为数据集增加序号列（id）iris$id <- c(1:nrow(iris))# 将鸢尾花数据集中70%的数据划分为训练集iris_train <- sample_frac(iris, 0.7, replace = TRUE)# 使用sql语句将剩下的30%花费为测试集iris_test <- sqldf(" select * from iris where id not in ( select id from iris_train ) ")# 去除序号列（id）iris_train <- iris_train[,-6]iris_test <- iris_test[,-6]

【注】：这里使用到sqldf包的函数sqldf函数来时间在R语言中使用SQL语句

四、 无监督分箱

常见的几种无监督分箱方法

等宽分箱法

等频分箱法

kmeans分箱法

1、 分箱前准备法

# 导入无监督分箱包——infotheolibrary(infotheo)# 分成几个区域nbins <- 3

2、 等宽分箱法

### 等宽分箱的原理非常简单，就是按照相同的间距将数据分成相应的等分# 将连续型数据分成三份，并以1、2、3赋值equal_width <- discretize(iris_train$Sepal.Width,"equalwidth",nbins)### 查看分箱情况# 查看各分类数量table(equal_width)# 用颜色表明是等宽分箱plot(iris_train$Sepal.Width, col = equal_width$X)### 保存每个等分切割点的值（阙值）# 计算各个分类相应的切割点width <- (max(iris_train$Sepal.Width)-min(iris_train$Sepal.Width))/nbins# 保存阙值depreciation <- width * c(1:nbins) + min(iris_train$Sepal.Width)

3、 等频分箱

### 等频分箱是将数据均匀的分成相应的等分（数量不一定是完全相同的）# 将连续型数据分成三份，并以1、2、3赋值equal_freq <- discretize(iris_train$Sepal.Width,"equalfreq",nbins)### 查看分箱情况# 查看各分类数量table(equal_width)# 用颜色表明是等频分箱plot(iris_train$Sepal.Width, col = equal_freq$X)### 保存每个等分切割点的值（阙值）data <- iris_train$Sepal.Width[order(iris_train$Sepal.Width)]depreciation <- as.data.frame(table(equal_freq))$Freq

4、kmeans分箱法

# kmeans分箱法，先给定中心数，将观察点利用欧式距离计算与中心点的距离进行归类，再重新计算中心点，直到中心点# 不再发生变化，以归类的结果做为分箱的结果。# 将连续型数据分成三份，并以1、2、3赋值k_means <- kmeans(iris_train$Sepal.Width, nbins)# 查看各分类数量table(k_means$cluster)# 查看实际分箱状况k_means$cluster# 保存阙值# rev() 的作用是倒置数据框# 统一从左往右，从大到小depreciation <- rev(k_means$centers)

五、 有监督分箱

discretization提供了几个主要的离散化的工具函数：

chiM，ChiM算法进行离散化

chi2, Chi2算法进行离散化

mdlp，最小描述长度原理(MDLP)进行离散化

modChi2，改进的Chi2方法离散数值属性

disc.Topdown，自上而下的离散化

extendChi2，扩展Chi2算法离散数值属性

smbinning提供的工具函数：

smbinning ，基于构造条件推断树ctree的监督式分箱

1、chiM算法进行离散化

### 有监督的数据离散化library(discretization)# 有监督分箱# 使用ChiMerge算法基于卡方检验进行自下而上的合并chi1 <- chiM(iris_train, alpha = 0.05) # alpha 为显著性指标apply(chi1$Disc.data,2,table)# 保存阙值depreciation <- chi1$cutp[[2]]## 其他有监督分享算法# chi2 <- chi2(iris,alp=0.5,del=0.05) # chi2()算法# chi3 <- modChi2(iris,alp=0.5) # modChi2()算法# chi4 <- extendChi2(iris,alp = 0.5) # extendChi2()算法# m1 <- mdlp(iris) # 使用熵准则将最小描述长度作为停止规则来离散化# d1 <- disc.Topdown(iris,method=1) # 该功能实现了三种自上而下的离散化算法（CAIM，CACC，Ameva）

2、基于构造条件推断树ctree的监督式分箱

# 分箱前数据准备library(smbinning) # 查看测试用例head(smbsimdf1) fgood cbs1 cbs2 cbinq cbline cbterm cblineut cbtob cbdpd cbnew pmt tob dpd dep dc od home inc dd online rnd period 1 60.11 NA 02 2 00 47.51361 5 No No M 2 00No 10481.40 20 01 No W06 00 Yes 0.46641029 2018-03-31 1 45.62 66.72 02 2 02 52.36222 4 No No A 1 02Hi 10182.43 17 01 No W10 00 Yes 0.91980286 2018-05-31 1 30.86 66.94 02 2 00 35.89640 5 No Yes M 2 02Hi 9645.37 23 00 No W05 00 Yes 0.33804009 2018-07-31 1 62.38 49.12 02 3 01 41.93578 6 No No P 4 00No 13702.76 31 01 No 00 Yes 0.76475600 2017-12-31 1 54.36 41.22 00 1 00 44.23662 5 No No P 4 00No 18720.09 26 02 Yes W08 01 Yes 0.58563795 2018-02-28 1 68.78 50.80 00 0 00 43.59248 7 Yes Yes A 4 01Lo 10217.07 31 00 No W09 00 Yes 0.05756396 2018-03-31

【注】：这里之所以不适用鸢尾花数据集的原因在于，这个函数的使用条件较为苛刻。首先它不允许数据集的列名中含有 “.” ,比如 鸢尾花数据集中的“Sepal.Width”就不可以。

其次它要求用于学习的列必须是二分类，且数据类型必须是numeric，二分类的值也必须是（0， 1） 。也是因为这些原因，为了方便在这里使用包中自带的数据集。

# 使用smbinning函数进行分箱，df 为原始数据，y表示目标标签，x表示需要分箱的标签result <- smbinning(df = smbsimdf1,y = "fgood",x = "cbs1") # 查看分箱结果的分布情况，不良率和证据权重par(mfrow=c(2,2))boxplot(smbsimdf1$cbs1~smbsimdf1$fgood,horizontal=T, frame=F, col="lightgray",main="Distribution")smbinning.plot(result,option="dist")smbinning.plot(result,option="badrate")smbinning.plot(result,option="WoE")result$ivtable # 相关重要信息result$ctree # 决策树result$cuts # 阙值smbinning.sql(result) # 输出相应的sql语句# 使用训练好的函数对数据进行分箱（训练集和测试集都需要）smbsimdf1 <- smbinning.gen(smbsimdf1, result, chrname = "gcbs1")# 查看分箱情况table(smbsimdf1$gcbs1)

【注】：除此之外也可以用smbinning.sql(result) 生成的sql语句，配合sqldf包进行数据分箱操作。

六、 使用阙值对测试集进行分箱操作 ​

上述方法中，除了最后一种方法，我们都没有将训练好的函数用于测试集。但是在实际的分析，我们让数据离散化最主要的目的更多的是为了降低机器学习的负担。

因此我们除了需要对训练集进行分箱操作之外，将同样的分箱方法作用与测试集。那么下面我们就将使用之前得到的阙值，对测试集进行分享操作。

### 对测试集进行分箱操作# 使用之前保存的阙值# 这里之所以要前后加上Inf，是为了让它的范围能够向正负无穷延伸# (-Inf, a],[b, Inf)break1<-c(-Inf,depreciation,Inf)labels = c("差", "中", "良", "优")# 第一个值是数据# 第一个值是分箱的区间# 第三个值是替换成的数# ordered_result表示被替换成的数是否有前后顺序iris_test$Sepal.Width <- cut(iris_test$Sepal.Width,break1,labels,ordered_result = T)iris_test$Sepal.Width

七、 结语

本文更多的是从实际操作的角度进行说明，之间涉及到的很多算法的原理没有进行过多的说明。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。