今天小编就为大家分享一篇python实现二分类的卡方分箱示例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

主要介绍了python 基于卡方值分箱算法的实现示例，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

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

原理很简单，初始分20箱或更多，先确保每箱中都含有0，1标签，对不包含0，1标签的箱向前合并，计算各箱卡方值，对卡方值最小的箱向后合并，代码如下 import pandas as pd import numpy as np import scipy from scipy import stats def chi_bin(DF,var,target,binnum=5,maxcut=20): ''' DF:data var:variable target:target / lab