分箱的基评估标准是依靠WOE与IV值，常用的方法是等频、等距、best_ks、卡方。
决策树里对于连续值采用信息熵、信息增益率、方差、基尼系数等来进行拆分的选择。
它们本质上是一样的，都是为了寻找最佳的拆分方式，具有最好的表达能力。只不过一个不是用模型能力表现，一个是用模型能力表现。
等频分箱
对连续变量从小到大排序，使用频次百分比qcut分割的方式对连续变量进行分箱，使得每个区间具有数量相同的样本量。
等距分箱
对连续变量从小到大排序，将取值区间等分成N等份，样本根据其取值落到对应的分箱中。
Best-KS分箱
ChiMerge卡方分箱
自底向上合并数据的离散化方法。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。
参考文章：基于卡方分箱的评分卡建模 https://www.cnblogs.com/wzdLY/p/9649101.html
github：https://github.com/tatsumiw/ChiMerge/blob/master/ChiMerge.py
基本思想: 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，它们应当保持分开。而低卡方值表明它们具有相似的类分布。
各分箱方法用来判断分箱好坏的标准，用来选择最佳分箱个数K的依据
| 无监督的 | 等频分箱 | IV值 | 公式= |
| 无监督 |
等距分箱 |
IV值 | 公式= |
| 有监督的 | Best-KS分箱 | KS值 | 公式= |
| 有监督的 | 卡方分箱ChiMerge | 卡方值 | 公式= |
计算WOE值：
WOE的全称是“Weight of Evidence”，即证据权重，WOE是对原始自变量的一种编码形式。要对一个变量进行WOE编码，需要首先把这个变量进行分箱。分箱后，对于第i组，WOE的计算公式如下：
yi是这个分组中响应客户（即取值为1）的数量，yT是全部样本中所有响应客户（即取值为1）的数量
ni是这个分组中未响应客户（即取值为0）的数量，nT是全部样本中所有未响应客户（即取值为0）的数量
计算IV值：
IV的全称是Information Value，用来衡量自变量的预测能力
对于分组i的IV值:
计算整个变量的IV值，n为变量分组个数:
- 过高的IV,可能有潜在的风险
- 特征分箱越细,IV越高
KS值计算
KS(Kolmogorov-Smirnov)用于模型风险区分能力评估，指标衡量的是好坏样本累计部分之间的差距 。KS值越大，表示该变量越能将正、负样本的区分开。一般KS>0.2即表示特征有较好的准确率。
KS的计算方式：
- 计算每个评分区间的正负样本数。
- 计算各每个评分区间的累计负样本数占总负样本数比率（negative%)和累计正样本数占总正样本数比率（postive%）。
- 计算每个评分区间累计正样本比与累计负账户占比差的绝对值（累计positive%-累计negative%），然后对这些绝对值取最大值记得到KS值。
Best-KS分箱的操作步骤
- 将特征值值进行从小到大的排序。
- 计算出KS最大的那个值，即为切点，记为D。然后把数据切分成两部分。
- 重复步骤2，进行递归，D左右的数据进一步切割。直到KS的箱体数达到预设阈值。
卡方分箱的操作步骤