【数据建模 特征分箱】特征分箱的方法

在建模中，需要对连续变量离散化，特征离散化后，模型会更稳定，降低了模型过拟合的风险。 有监督的卡方分箱法(ChiMerge) 自底向上的(即基于合并的)数据离散化方法。 它依赖于卡方检验:具有最小卡方值的相邻区间合并在一起,直到满足确定的停止准则。 基本思想: 对于精确的离散化，相对类频率在一个区间内应当完全一致。因此,如果两个相邻的区间具有非常类似的类分布，则这两个区间可以合并；否则，它们应当保

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