如何调用optbinning模块以获得所有可变装箱的结果

Question

现在我使用OPTBining模块将所有对数回归建模变量组合在一起。 然而，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)

如何使用循环获取所有变量的装箱结果？ 我试着编码

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get error“操作数无法与形状（52803602）（52803，）一起广播” 我得到的dataframe包含数百个变量，如果逐个计算，这将是一个巨大的项目。 请帮帮我，谢谢

Answer 1

要计算数据集中所有变量的最佳组合，可以使用BinningProcess类

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

• 文件：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，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()