使用toad进行分箱后，是否支持添加自定义的分箱规则

[topxxuki]

[topxxuki]

1. c.fit(train_selected.drop(to_drop, axis=1), y = 'label', method = 'quantile',n_bins=10) 在一个模型里 是否支持不同的列使用不同的bin个数？ 2.fit之前/之后，在已有的分箱规则基础上，是否支持添加一些自定义的分箱规则？

[Secbone]

@topxxuki

1. 暂时不支持配置不同的bin个数，你可以分批fit，添加参数c.fit(....., update = True) 可以做增量更新；或者使用不指定 n_bins 的方式，如 min_sample 之类的自适应分箱
2. fit 之后可以使用 c.update() 来更新分箱规则，具体可以查看一下文档

[topxxuki]

@topxxuki

1. 暂时不支持配置不同的bin个数，你可以分批fit，添加参数c.fit(....., update = True) 可以做增量更新；或者使用不指定 n_bins 的方式，如 min_sample 之类的自适应分箱
2. fit 之后可以使用 c.update() 来更新分箱规则，具体可以查看一下文档 感谢分享，另外还想问些问题：

1. 观察到分箱的区间均为左闭右开，是否支持左开右闭的分箱方法呢？
2. 分箱方法目前有'dt', 'chi', 'quantile', 'step', 'kmeans' ，是否支持等宽分箱呢？另外step分箱方法有相关文档或者参考资料吗？

[Secbone]

@topxxuki

1. 目前只支持 左闭右开
2. step 就是等宽分箱

[Ceasers]

@topxxuki

1. 暂时不支持配置不同的bin个数，你可以分批fit，添加参数c.fit(....., update = True) 可以做增量更新；或者使用不指定 n_bins 的方式，如 min_sample 之类的自适应分箱
2. fit 之后可以使用 c.update() 来更新分箱规则，具体可以查看一下文档

@Secbone "或者使用不指定 n_bins 的方式，如 min_sample 之类的自适应分箱" 请问这句话的意思是n_bins和min_sample是不能同时设置的吗？现在碰到的结果是好像如果设置了min_sample为一个很小的比例,分箱结果数就有可能超过n_bins的设定值。