Python中的卡方值分箱算法是一种数据预处理手艺， 常用于特征工事，特别是在信用评分、凶险评估等领域。ChiMerge函数是卡方分箱操作的核心， 它分组后每组的恶劣样本率，并以字典形式或数据框形式返回，一边可选地返回总体恶劣样本率。

卡方分箱适用于随便哪个需要将连续变量离散化的场景， 尤其在以下几种情况下表现突出：

卡方分箱的应用场景

1. 卡方分箱能够保持变量之间的非线性关系，有助于预测。

2. 卡方分箱是自底向上的数据离散化方法， 它依赖于卡方检验，将具有最细小卡方值的相邻区间合并，直至满足特定的打住准则。

3. 解决非线性关系：当特征与目标变量之间存在非线性关系时卡方分箱能够给有效的解决方案。

4. 卡方检验基本上应用于拟合优度检验和独立性检验， 它琢磨分类数据的频数，对于分箱后的特征，异常数据有更有力的鲁棒性。

卡方分箱的步骤与实例

卡方分箱的步骤包括：数据排序、 计算个个区间内的数据个数和目标变量个数、合并相邻的卡方值最细小的区间、计算卡方值等。以下以年龄变量为例，讲解怎么在评分卡建模过程中对年龄变量进行卡方分箱。

卡方分箱的优不优良的地方琢磨

卡方分箱的优良处包括：

1. 能够将数据降维，少许些模型计算麻烦度。

2. 便于计算信息增益，在进行决策树等模型中尤为关键。

3. 将连续变量离散化后对异常数据有更有力的鲁棒性。

卡方分箱的不优良的地方包括：

1. 生成的区间数目较少许，兴许无法精细地反映数据的分布。

与预测

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