python信用评分卡建模（附代码，博主录制）
1.自变量进行筛选
IV的全称是Information Value，中文意思是信息价值，或者信息量。
我们在用逻辑回归、决策树等模型方法构建分类模型时，经常需要对自变量进行筛选。比如我们有200个候选自变量，通常情况下，不会直接把200个变量直接放到模型中去进行拟合训练，而是会用一些方法，从这200个自变量中挑选一些出来，放进模型，形成入模变量列表。那么我们怎么去挑选入模变量呢？
挑选入模变量过程是个比较复杂的过程，需要考虑的因素很多，比如：变量的预测能力，变量之间的相关性，变量的简单性（容易生成和使用），变量的强壮性（不容易被绕过），变量在业务上的可解释性（被挑战时可以解释的通）等等。但是，其中最主要和最直接的衡量标准是变量的预测能力。
“变量的预测能力”这个说法很笼统，很主观，非量化，在筛选变量的时候我们总不能说：“我觉得这个变量预测能力很强，所以他要进入模型”吧？我们需要一些具体的量化指标来衡量每自变量的预测能力，并根据这些量化指标的大小，来确定哪些变量进入模型。IV就是这样一种指标，他可以用来衡量自变量的预测能力。类似的指标还有信息增益、基尼系数等等。
补充说明对数简写
np.log(a) np.log10(a) np.log2(a) : 计算各元素的自然对数、10、2为底的对数
WOE（Weight of Evidence）
WOE的全称是“Weight of Evidence”，即证据权重。
因子数量/好客户总数，必须进行加权处理
文件夹内数据
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Jan 11 10:09:47 2018 @author: Administrator
好客户数据是第一列
坏客户数据是第二列
"""
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt #读取文件
readFileName="frequency_compare.xlsx"
#保存文件
saveFileName="woe_iv.xlsx" #读取excel
df=pd.read_excel(readFileName)
#如果有多个sheet表格，要用sheet_name参数 #第一列字段名（好客户属性）
column1Name_good=list(df.columns)[0]
#第二列字段名（坏客户属性）
column2Name_bad=list(df.columns)[1] #第一列好客户内容和第二列坏客户内容
column_goodCustomers=df[column1Name_good]
column_badCustomers=df[column2Name_bad] #去掉NAN
num_goodCustomers=column_goodCustomers.dropna()
#统计数量
num_goodCustomers=num_goodCustomers.size #去掉NAN
num_badCustomers=column_badCustomers.dropna()
#统计数量
num_badCustomers=num_badCustomers.size #第一列频率分析
fenquency_goodCustomers=column_goodCustomers.value_counts()
#第二列频率分析
fenquency_badCustomers=column_badCustomers.value_counts() #各个元素占比
ratio_goodCustomers=fenquency_goodCustomers/num_goodCustomers ratio_badCustomers=fenquency_badCustomers/num_badCustomers #最终好坏比例
ratio_goodDevideBad=ratio_goodCustomers/ratio_badCustomers #woe函数,阵列计算
def Woe(ratio_goodDevideBad):
woe=np.log(ratio_goodDevideBad)
return woe #iv函数,阵列计算
def Iv(woe):
iv=(ratio_goodCustomers-ratio_badCustomers)*woe
return iv #iv参数评估,参数iv_sum（变量iv总值）
def Iv_estimate(iv_sum):
#评估能力较强
if 0.5>iv_sum>0.3:
print("good informative")
return "A"
#评估能力一般
if 0.3>iv_sum>0.1:
print("medium informative")
return "B"
#评估能力强或可疑
if iv_sum>0.5:
print("good informative or suspicious")
return "C" #详细参数输出
def Print():
print("iv_sum",iv_sum)
#print("",)
#print("",) woe=Woe(ratio_goodDevideBad)
iv=Iv(woe) df_write=pd.DataFrame({"woe":woe,"iv":iv}) #ratio_badDevideGood数据写入到result_compare_badDevideGood.xlsx文件
df_write.to_excel(saveFileName, sheet_name='Sheet1') #计算iv总和，评估整体变量
iv_sum=sum([i for i in iv if np.isnan(i)!=True])
#iv参数评估,参数iv_sum（变量iv总值）
iv_estimate=Iv_estimate(iv_sum) Print()
结果：
预测有价值变量准确，但不完整，因为没有进行分箱，造成损失
举例说明
例如按年龄分组，一般进行分箱，我们都喜欢按照少年、青年、中年、老年几大类进行分组，但效果真的不一定好：
woe的第三方包（pip install woe; pip install reportgen）
实例：
https://blog.csdn.net/KIDxu/article/details/88647080
官方给的例子不是很好理解，以下是我写的一个使用示例。以此例来说明各主要函数的使用方法。计算woe的各相关函数主要在feature_process.py中定义。
import woe.feature_process as fp
import woe.eval as eval #%% woe分箱, iv and transform
data_woe = data #用于存储所有数据的woe值
civ_list = []
n_positive = sum(data['target'])
n_negtive = len(data) - n_positive
for column in list(data.columns[1:]):
if data[column].dtypes == 'object':
civ = fp.proc_woe_discrete(data, column, n_positive, n_negtive, 0.05*len(data), alpha=0.05)
else:
civ = fp.proc_woe_continuous(data, column, n_positive, n_negtive, 0.05*len(data), alpha=0.05)
civ_list.append(civ)
data_woe[column] = fp.woe_trans(data[column], civ) civ_df = eval.eval_feature_detail(civ_list,'output_feature_detail_0315.csv')
#删除iv值过小的变量
iv_thre = 0.001
iv = civ_df[['var_name','iv']].drop_duplicates()
x_columns = iv.var_name[iv.iv > iv_thre]
计算分箱，woe,iv
核心函数主要是freature_process.proc_woe_discrete()与freature_process.proc_woe_continuous()，分别用于计算连续变量与离散变量的woe。它们的输入形式相同：
proc_woe_discrete(df,var,global_bt,global_gt,min_sample,alpha=0.01)
proc_woe_continuous(df,var,global_bt,global_gt,min_sample,alpha=0.01)
输入：
df: DataFrame，要计算woe的数据，必须包含'target'变量，且变量取值为{0，1}
var:要计算woe的变量名
global_bt:全局变量bad total。df的正样本数量
global_gt:全局变量good total。df的负样本数量
min_sample:指定每个bin中最小样本量，一般设为样本总量的5%。
alpha:用于自动计算分箱时的一个标准，默认0.01.如果iv_划分>iv_不划分*（1+alpha)则划分。
输出：一个自定义的InfoValue类的object，包含了分箱的一切结果信息。
该类定义见以下一段代码。
class InfoValue(object):
'''
InfoValue Class
'''
def __init__(self):
self.var_name = []
self.split_list = []
self.iv = 0
self.woe_list = []
self.iv_list = []
self.is_discrete = 0
self.sub_total_sample_num = []
self.positive_sample_num = []
self.negative_sample_num = []
self.sub_total_num_percentage = []
self.positive_rate_in_sub_total = []
self.negative_rate_in_sub_total = [] def init(self,civ):
self.var_name = civ.var_name
self.split_list = civ.split_list
self.iv = civ.iv
self.woe_list = civ.woe_list
self.iv_list = civ.iv_list
self.is_discrete = civ.is_discrete
self.sub_total_sample_num = civ.sub_total_sample_num
self.positive_sample_num = civ.positive_sample_num
self.negative_sample_num = civ.negative_sample_num
self.sub_total_num_percentage = civ.sub_total_num_percentage
self.positive_rate_in_sub_total = civ.positive_rate_in_sub_total
self.negative_rate_in_sub_total = civ.negative_rate_in_sub_total
打印分箱结果
eval.eval_feature_detail(Info_Value_list,out_path=False)
输入：
Info_Value_list:存储各变量分箱结果(proc_woe_continuous/discrete的返回值）的List.
out_path:指定的分箱结果存储路径，输出为csv文件
输出：
各变量分箱结果的DataFrame。各列分别包含如下信息：
var_name 变量名
split_list 划分区间
sub_total_sample_num 该区间总样本数
positive_sample_num 该区间正样本数
negative_sample_num 该区间负样本数
sub_total_num_percentage 该区间总占比
positive_rate_in_sub_total 该区间正样本占总正样本比例
woe_list woe
iv_list 该区间iv
iv
该变量iv(各区间iv之和）
输出结果一个示例（截取部分）：
woe转换
得到分箱及woe,iv结果后，对原数据进行woe转换，主要用以下函数
woe_trans(dvar,civ): replace the var value with the given woe value
输入：
dvar: 要转换的变量，Series
civ: proc_woe_discrete或proc_woe_discrete输出的分箱woe结果，自定义的InfoValue类
输出：
var: woe转换后的变量，Series
分箱原理
该包中对变量进行分箱的原理类似于二叉决策树，只是决定如何划分的目标函数是iv值。
1）连续变量分箱
首先简要描述分箱主要思想：
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1.初始化数据集D =D0为全量数据。转步骤2
2.对于D，将数据按从小到大排序并按数量等分为10份，记录各划分点。计算不进行仍何划分时的iv0，转步骤3.
3.遍历各划分点，计算利用各点进行二分时的iv。
如果最大iv>iv0*(1+alpha)（用户给定，默认0.01）: 则进行划分，且最大iv对应的即确定为此次划分点。它将D划分为左右两个结点，数据集分别为DL, DR.转步骤4.
否则：停止。
4.分别令D=DL,D=DR,重复步骤2.
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为了便于理解，上面简化了一些条件。实际划分时还设计到一些限制条件，如不满足会进行区间合并。
主要限制条件有以下2个：
a.每个bin的数量占比>min_sample(用户给定）
b.每个bin的target取值个数>1，即每个bin必须同时包含正负样本。
2）连续变量分箱
对于离散变量分箱后续补充 to be continued...
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