python实现连续变量最优分箱详解--CART算法-创新互联

关于变量分箱主要分为两大类：有监督型和无监督型

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对应的分箱方法：

A. 无监督：(1) 等宽 (2) 等频 (3) 聚类

B. 有监督：(1) 卡方分箱法(ChiMerge) (2) ID3、C4.5、CART等单变量决策树算法 (3) 信用评分建模的IV大化分箱 等

本篇使用python，基于CART算法对连续变量进行最优分箱

由于CART是决策树分类算法，所以相当于是单变量决策树分类。

简单介绍下理论：

CART是二叉树，每次仅进行二元分类，对于连续性变量，方法是依次计算相邻两元素值的中位数，将数据集一分为二，计算该点作为切割点时的基尼值较分割前的基尼值下降程度，每次切分时，选择基尼下降程度大的点为最优切分点，再将切分后的数据集按同样原则切分，直至终止条件为止。

关于CART分类的终止条件：视实际情况而定，我的案例设置为 a.每个叶子节点的样本量>=总样本量的5% b.内部节点再划分所需的最小样本数>=总样本量的10%

python代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np
 
#读取数据集，至少包含变量和target两列
sample_set = pd.read_excel('/数据样本.xlsx')
 
def calc_score_median(sample_set, var):
  '''
  计算相邻评分的中位数，以便进行决策树二元切分
  param sample_set: 待切分样本
  param var: 分割变量名称
  '''
  var_list = list(np.unique(sample_set[var]))
  var_median_list = []
  for i in range(len(var_list) -1):
    var_median = (var_list[i] + var_list[i+1]) / 2
    var_median_list.append(var_median)
  return var_median_list

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