求助，评分卡模型多变量分箱！

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RT！建信用评分卡模型，要进行变量分箱，有几百个变量，如何对每个变量进行快速分箱！求助！！

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变量多，就要先做特征选择，去除无效变量，然后再分箱

可以先使用 LR，随机森林或者决策树做特征选择，去除无效变量。再根据连续型或者离散变量进行分箱。做评分卡没有什么取巧的方式，变量分箱是 计算 WOE 和 IV 的重要环节，而且很多时候分箱也依赖于业务逻辑和业务数据。只有多花时间把这部分做好，你的评分卡才有用啊。所以没有所谓的“快速”自动分箱

smbinning，或者卡方分箱