卡方 python_Python评分卡建模—卡方分箱
原標(biāo)題：Python評分卡建?！ǚ椒窒?/p>
今天主要給大家講講卡方分箱算法ChiMerge。先給大家介紹一下經(jīng)常被提到的卡方分布和卡方檢驗是什么。
一、卡方分布
卡方分布(chi-square distribution, χ2-distribution)是概率統(tǒng)計里常用的一種概率分布，也是統(tǒng)計推斷里應(yīng)用最廣泛的概率分布之一，在假設(shè)檢驗與置信區(qū)間的計算中經(jīng)常能見到卡方分布的身影。
卡方分布的定義如下：
若k個獨立的隨機變量Z1, Z2,..., Zk 滿足標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布 N(0,1) , 則這k個隨機變量的平方和：
為服從自由度為k的卡方分布，記作：
或者記作
。
二、卡方檢驗
χ2檢驗是以χ2分布為基礎(chǔ)的一種假設(shè)檢驗方法，主要用于分類變量之間的獨立性檢驗。
其基本思想是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)推斷總體的分布與期望分布是否有顯著性差異，或者推斷兩個分類變量是否相關(guān)或者獨立。
一般可以設(shè)原假設(shè)為 ：觀察頻數(shù)與期望頻數(shù)沒有差異，或者兩個變量相互獨立不相關(guān)。
實際應(yīng)用中，我們先假設(shè)原假設(shè)成立，計算出卡方的值，卡方表示觀察值與理論值間的偏離程度。
卡方值的計算公式為：
其中A為實際頻數(shù)，E為期望頻數(shù)?？ǚ街涤糜诤饬繉嶋H值與理論值的差異程度，這也是卡方檢驗的核心思想。
卡方值包含了以下兩個信息：
1.實際值與理論值偏差的絕對大小。 2.差異程度與理論值的相對大小。
上述計算的卡方值服從卡方分布。根據(jù)卡方分布，卡方統(tǒng)計量以及自由度，可以確定在原假設(shè)成立的情況下獲得當(dāng)前統(tǒng)計量以及更極端情況的概率p。如果p很小，說明觀察值與理論值的偏離程度大，應(yīng)該拒絕原假設(shè)。否則不能拒絕原假設(shè)。
三、卡方檢驗實例
某醫(yī)院對某種病癥的患者使用了A，B兩種不同的療法，結(jié)果如表1，問兩種療法有無差別？
表1 兩種療法治療卵巢癌的療效比較
組別
有效
無效
合計
有效率（%）
A組
19
24
43
44.2
B組
34
10
44
77.3
合計
53
34
87
60.9
可以計算出各格內(nèi)的期望頻數(shù)。
第1行1列： 43×53/87=26.2
第1行2列： 43×34/87=16.8
第2行1列： 44×53/87=26.8
第2行2列： 4×34/87=17.2
先建立原假設(shè)：A、B兩種療法沒有區(qū)別。根據(jù)卡方值的計算公式，計算：
算得卡方值=10.01。
得到卡方值以后，接下來需要查詢卡方分布表來判斷p值，從而做出接受或拒絕原假設(shè)的決定。
首先我們明確自由度的概念：自由度k=(行數(shù)-1)*(列數(shù)-1)。 這里k=1.然后看卡方分布的臨界概率表，我們可以用如下代碼生成：
import numpy as np
from scipy.stats import chi2
import pandas as pd
# chi square distribution
percents = [ 0.95, 0.90, 0.5,0.1, 0.05, 0.025, 0.01, 0.005]
df =pd.DataFrame(np.array([chi2.isf(percents, df=i) for i in range(1, 30)]))
df.columns = percents
df.index =df.index+1
pd.set_option('precision', 3)
df
查表自由度為1,p=0.05的卡方值為3.841，而此例卡方值10.01>3.841，因此 p < 0.05，說明原假設(shè)在0.05的顯著性水平下是可以拒絕的。也就是說，原假設(shè)不成立。
四、ChiMerge分箱算法
ChiMerge卡方分箱算法由Kerber于1992提出。
它主要包括兩個階段：初始化階段和自底向上的合并階段。
1.初始化階段：
首先按照屬性值的大小進(jìn)行排序（對于非連續(xù)特征，需要先做數(shù)值轉(zhuǎn)換，比如轉(zhuǎn)為壞人率，然后排序），然后每個屬性值單獨作為一組。
2.合并階段：
（1）對每一對相鄰的組，計算卡方值。
（2）根據(jù)計算的卡方值，對其中最小的一對鄰組合并為一組。
（3）不斷重復(fù)（1），（2）直到計算出的卡方值都不低于事先設(shè)定的閾值，或者分組數(shù)達(dá)到一定的條件（如最小分組數(shù)5，最大分組數(shù)8）。
值得注意的是，小編之前發(fā)現(xiàn)有的實現(xiàn)方法在合并階段，計算的并非相鄰組的卡方值（只考慮在此兩組內(nèi)的樣本，并計算期望頻數(shù)），因為他們用整體樣本來計算此相鄰兩組的期望頻數(shù)。
下圖是著名的鳶尾花數(shù)據(jù)集sepal-length屬性值的分組及相鄰組的卡方值。最左側(cè)是屬性值，中間3列是class的頻數(shù)，最右是卡方值。這個分箱是以卡方閾值1.4的結(jié)果?？梢钥闯?#xff0c;最小的組為[6.7，7.0），它的卡方值是1.5。
如果進(jìn)一步提高閾值，如設(shè)置為4.6，那么以上分箱還將繼續(xù)合并，最終的分箱如下圖：
卡方分箱除了用閾值來做約束條件，還可以進(jìn)一步的加入分箱數(shù)約束，以及最小箱占比，壞人率約束等。
來源|數(shù)據(jù)分析sas和python返回搜狐，查看更多
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總結(jié)
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