1.基于 Toad 的评分卡模型全流程详解(含 Python 源码)
基于 Toad 的评分卡模型全流程详解(含 Python 源码)
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toad 是go sort源码一个专为风险评分卡建模而设计的工具包,它功能强大且使用便捷,能简化模型构建过程中的多个步骤,包括数据探索、特征筛选、分箱、WOE变换、建模、模型评估、分数转换等,深受行业用户的喜爱。如果您在使用过程中遇到任何问题,欢迎在文末进行技术交流。
以下是挂卡源码基于 toad 的评分卡模型构建流程详解:
首先,要安装 toad,使用 pip 命令即可完成。
导入库和数据读取:演示数据包含条记录,个特征,其中个为特征变量,一列为主键和一列为标签(Defaulter)。数据中有离散型和连续型变量,且存在一定数量的缺失值。为了模型检验,钱多吗源码使用 sklearn 的 train_test_split 函数将数据划分为训练集和测试集。
数据探索:使用 toad.detect 方法检测数据情况,获取每列特征的统计信息,如缺失值、唯一值、数值变量的平均值、离散型变量的众数等。此外,通过 toad.quality 方法输出每个变量的springbootpc商城源码 iv 值、gini 指数、熵值和唯一值,结果按 iv 值排序。
特征筛选与分箱:使用 toad.selection.select 方法筛选变量,根据缺失值占比、iv 值、相关性进行变量选择。筛选后,从个特征中选出个变量。社区手机源码接着,使用 toad.transform.Combiner 类进行分箱,支持多种分箱方法,如卡方分箱、决策树分箱、等频分箱、等距分箱和最优分箱。根据实际需求调整参数,完成变量分箱。
WOE 转换:在分箱调整完成后,使用 WOE 转换方法。仅转换被分箱的变量,并确保所有变量经过 WOE 转换。
逐步回归特征筛选:使用 toad.selection.stepwise 方法进行特征筛选,调整参数以获得最佳结果。使用 toad.metrics.PSI 函数检验 WOE 转换后的特征稳定性。
建模与评估:首先使用逻辑回归(LR)构建模型,评估模型结果,常用指标包括 KS(Kolmogorov-Smirnov)值、AUC(曲线下面积)和 PSI(预测分箱稳定性指数)。使用 toad.metrics.KS_bucket 函数评估模型预测分箱后的信息,包括分数区间、样本量、坏账率和 KS 值。
评分转换:使用 toad.ScoreCard 函数将逻辑回归模型转换为标准评分卡。调整参数以适应实际需求,包括基准评分、比率、基准奇偶比等。
至此,通过使用 toad,可以快速完成评分卡模型的全流程构建。在实际工作中,根据数据特性和需求调整参数,以满足特定任务需求。本文提供了 toad 的功能介绍和评分卡建模基础流程,实际应用时,只需根据实际情况调整流程和参数即可。
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