ChiMerge Algorithm

资 源 简 介

ChiMerge Algorithm

详 情 说 明

ChiMerge算法是一种用于数据离散化的经典方法，尤其适用于将连续型数值特征转换为离散区间（分箱）。其核心思想是通过统计检验来自动确定最佳分箱边界，解决手动划分区间的主观性问题。

算法逻辑可分为三个阶段：初始化阶段将所有连续值单独视为一个区间，然后进入合并阶段，基于卡方检验评估相邻区间的统计独立性，不断合并相似区间直至满足停止条件（如预设的箱数或显著性阈值）。最终的离散化结果既保留了数据分布的关键特征，又减少了过拟合风险。

该算法的优势在于自动化程度高，尤其适合特征工程中处理连续变量。但需注意卡方检验对低频区间的敏感性，实践中常配合最小样本数约束来提升稳定性。典型应用场景包括信用评分模型中的年龄分组、医疗数据中的实验室指标分级等需解释性离散化的领域。