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：
网站设计包含服务
网站制作流程
有效沟通方式
售后服务
+ 品牌创意
+ 宣传视频
+ 大陆官网
+ 外贸官网
+ 移动应用
+ 形象设计
网站建设
网站优化
网站制作
网站制作
网络营销
网站维护
公司简介
我们的观点
为什么选择我们
企业文化
支付方式
联系方式
在线留言
提交意向表
在线客服
来访路线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 
售后响应及时
7×24小时客服热线
数据备份
更安全、更高效、更稳定
价格公道精准
项目经理精准报价不弄虚作假
合作无风险
重合同讲信誉，无效全额退款
