python实现连续变量最优分箱详解–CART算法
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
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