分箱_best-ks分箱

好久没有更新了，emm…

之前给大家分享过卡方分箱，想了解的可以点击下面链接。
卡方分箱

那么，今天给大家分享在评分卡中另外一种常见的分箱方法best-ks，首先我们先来了解一下，best-ks是如何分箱的。

1.分箱逻辑：

步骤：
  将变量排序后，计算出ks最大的值，即为切点，将数据分成2部分，分别对这2部分数据继续计算ks，找切点，直至达到箱子上限数

分箱后的KS值<=分箱前的KS值

2.实现代码：

################################### 计算ks值
def cal_ks(regroup,min_samples):
    '''
    args:        
        regroup:统计每个值的好、坏数，df
        min_samples:最小样本数
    return:
        ks_dict：
            ks_range:区间范围
            max_ks_cutoff:ks值最大的切点
            max_ks_value:最大的ks值        
    '''

    ks_range = str(regroup['feature_name'].agg(['min','max']).values.tolist()) # 最小值、最大值

    if (len(regroup) == 1) or (regroup['CntRec'].sum() < min_samples) or (regroup['CntBad'].sum()==0) or (regroup['CntGood'].sum()==0):
        # 出现以下四种情况将不进行分箱：只有一种值、总样本数较少、坏样本数为0、好样本数为0
        ks_dict = {
   ks_range:[-999999,-999999]}
    else