一、数据分箱的情景有三种：

• 某些数值自变量在测量时存在随机误差，需要对数值进行平滑以消除噪音
• 有些数值自变量有大量不重复的取值，对于使用<、>、=等基本操作符的算法（如决策树）而言，如果能减少这些不重复取值的个数，就能提高算法的速度
• 有些算法只能使用分类自变量，需要把数值变量离散化

二、数据分箱的方法有两大类，有监督的分箱方法和无监督的分箱方法。

有监督的分箱方法：

• 假设因变量为分类变量，可取值1，…，J。令pl（j）表示第l个分箱内因变量取值为j的观测的比例，l=1，…，k，j=1，…，J；那么第l个分箱的熵值为Jj=1［-pl（j）×log（pl（j））］。如果第l个分箱内因变量各类别的比例相等，即pl（1）=…=pl（J）=1/J，那么第l个分箱的熵值达到最大值；如果第l个分箱内因变量只有一种取值，即某个pl（j）等于1而其他类别的比例等于0，那么第l个分箱的熵值达到最小值。
• 令rl表示第l个分箱的观测数占所有观测数的比例；那么总熵值为kl= 1rl×Jj=1［-pl（j）×log（pl（j ））］。需要使总熵值达到最小，也就是使分箱能够最大限度地区分因变量的各类别。

无监督的分箱方法：

假设要将某个自变量的观测值分为k个分箱，一些常用的分箱方法有：

（1）等宽分箱：将变量的取值范围分为k个等宽的区间，每个区间当作一个分箱。

（2）等频分箱：把观测值按照从小到大的顺序排列，根据观测的个数等分为k部分，每部分当作一个分箱，例如，数值最小的1/k比例的观测形成第一个分箱，等等。

（3）基于k均值聚类的分箱：使用k均值聚类法将观测值聚为k类，但在聚类过程中需要保证分箱的有序性：第一个分箱中所有观测值都要小于第二个分箱中的观测值，第二个分箱中所有观测值都要小于第三个分箱中的观测值，等等。