--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[85], line 1 ----> 1 rules = bins.combiner.export() 2 woe_values = {} 4 for feature, rule in rules.items(): AttributeError: 'dict' object has no attribute 'combiner'
时间: 2025-07-15 15:58:55 浏览: 9
在使用 `toad` 库进行分箱操作时,用户可能会遇到无法正确访问 `combiner` 属性的问题,导致尝试导出 bin 对应的 WOE 值失败。为了避免此类错误,并正确获取分箱规则和 WOE 值,需确保分箱流程的每一步都符合 `toad` 的内部机制。
当使用 `SuperviseBinner` 或 `Combiner` 进行分箱后,WOE 值是存储在 `Combiner` 实例中的关键信息之一。若在调用 `.combiner` 时出现属性错误,通常是因为未正确初始化或调用分箱器对象[^1]。为确保顺利导出分箱规则及对应的 WOE 值,可参考以下标准流程:
```python
import pandas as pd
import toad
# 加载数据
df = pd.read_csv("data.csv")
target = "target"
# 初始化 SuperviseBinner 并训练分箱规则
binner = toad.SuperviseBinner(method='tree', target=target)
binned_df = binner.fit_transform(df, y=df[target]) # fit_transform 会自动设置 combiner
# 导出分箱规则
rules = binner.combiner.export() # 正确获取 combiner 及其规则的方法
# 提取每个特征中各 bin 的 WOE 值
woe_mapping = {}
for feature in rules:
woe_mapping[feature] = {}
for interval_info in rules[feature]:
if isinstance(interval_info, dict):
for interval, info in interval_info.items():
woe_mapping[feature][interval] = info['woe']
# 输出结果
print(woe_mapping)
```
上述代码展示了如何通过 `fit_transform` 方法隐式构建 `combiner`,并利用 `export()` 获取完整的分箱规则结构。在此结构中,每个 bin 被表示为一个字典项,其中包含 `'woe'` 键用于提取对应的 WOE 值[^1]。需要注意的是,在调用 `fit_transform` 之前直接访问 `combiner` 可能会导致属性错误,因为此时分箱规则尚未生成。
此外,若需要手动定义分箱区间,也可以使用 `toad.transform.Combiner` 直接设置规则,如下所示:
```python
combiner = toad.transform.Combiner()
combiner.fit(df, y=df[target], method='chi', n_bins=5) # 使用卡方分箱
binned_data = combiner.transform(df)
# 同样可以通过 export() 获取 WOE 值
rules = combiner.export()
```
这种方式允许更灵活地控制分箱过程,同时也能保证 `combiner` 正确初始化以避免属性错误。
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