python实现连续变量最优分箱详解实现连续变量最优分箱详解--CART算法算法
今天小编就为大家分享一篇python实现连续变量最优分箱详解--CART算法，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
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：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：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，选择基尼下降程度最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：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
var表示需要进行分箱的变量名，返回一个样本变量中位数的list
def choose_best_split(sample_set, var, min_sample):
'''
使用CART分类决策树选择最好的样本切分点
返回切分点
param sample_set: 待切分样本
param var: 分割变量名称
param min_sample: 待切分样本的最小样本量(限制条件)
'''
# 根据样本评分计算相邻不同分数的中间值
score_median_list = calc_score_median(sample_set, var)
median_len = len(score_median_list)
sample_cnt = sample_set.shape[0]
sample1_cnt = sum(sample_set['target'])
sample0_cnt = sample_cnt- sample1_cnt
Gini = 1 - np.square(sample1_cnt / sample_cnt) - np.square(sample0_cnt / sample_cnt)
bestGini = 0.0; bestSplit_point = 0.0; bestSplit_position = 0.0
for i in range(median_len):
left = sample_set[sample_set[var] < score_median_list[i]]
right = sample_set[sample_set[var] > score_median_list[i]]
left_cnt = left.shape[0]; right_cnt = right.shape[0]
left1_cnt = sum(left['target']); right1_cnt = sum(right['target'])
left0_cnt = left_cnt - left1_cnt; right0_cnt = right_cnt - right1_cnt
left_ratio = left_cnt / sample_cnt; right_ratio = right_cnt / sample_cnt
if left_cnt < min_sample or right_cnt < min_sample:
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