python实现连续变量最优分箱详解–CART算法

关于变量分箱主要分为两大类:有监督型和无监督型 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最大化分箱 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