网站设计过程介绍希爱力双效片的作用与功效
目录
数据集处理
分箱
分多少个箱子合适
分箱要达成什么样的效果
对一个特征进行分箱的步骤
分箱的实现
封装计算 WOE 值和 IV值函数
画IV曲线，判断最佳分箱数量
结论
pd.qcut 执行报错
功能函数封装
判断分箱个数
在银行借贷场景中，评分卡是一种以分数形式来衡量一个客户的信用风险大小的手段，它衡量向别人借钱的人（受信人，需要融资的公司）不能如期履行合同中的还本付息责任，并让借钱给别人的人（授信人，银行）造成经济损失的可能性。一般来说，评分卡打出的分值越高，客户的信用越好，风险越小。
数据集处理
分箱
要制作评分卡，是要给各个特征进行分档，以便业务人员能够根据新客户填写的信息，为这个新客户来打分。因此在评分卡制作过程中，一个重要的步骤就是分箱，本质就是对特征进行分档。
分箱是评分卡最难，也是最核心的部分。分箱的本质，就是离散化连续变量，好让拥有不同属性的人被分成不同的类别（打上不同的分数）。
分多少个箱子合适
既然是将连续型变量离散化，箱子的个数必然不能太多，最好控制在十个以下，用来制作评分卡，最好能在4~5个为最佳。离散化连续变量必然伴随着信息的损失，而且箱子越少，信息损失越大。
为了衡量特征上的信息量以及特征对预测函数的贡献，银行业定义了概念Information value（IV）：
- N 是这个特征上箱子的个数
- i 代表每个箱子
- good% 是这个箱内的优质客户(标签为0)占整个特征中所有优质客户的比例
- bad% 是这个箱子里的坏客户(那些会违约的，标签为1)占整个特征中所有坏客户的比例
- WOE 是银行业中用来衡量违约概率的指标，中文叫做证据权重（weight of Evidence），本质就是优质客户比上坏客户的比例的对数，WOEi写作
WOE是对一个箱子来说的，WOE越大，代表这个箱子里的优质客户越多，IV是对整个特征来说的，IV代表的意义由 表1 来控制
表1：
可见，IV 并非越大越好，我们想要找到 IV 的大小和箱子个数的平衡点，所以我们会对特征进行分箱，然后计算每个特征在每个箱子数目下的WOE值，利用IV值的曲线，找出合适的分箱个数。
分箱要达成什么样的效果
我们希望在同一个箱子里的人的属性是尽量相似的，而不同箱子里的人的属性是尽量不同的，就是常说的“组间差异大，组内差异小”。
对于评分卡来说，我们希望一个箱子内的人违约概率是类似的，而不同箱子的人违约概率差距很大，即 WOE 差距要大，并且每个箱子中坏客户所占的比重(bad%)也要不同。
我们可以使用卡方检验来对比两个箱子之间的相似性，如果两个箱子之间卡方检验的P值很大，说明他们非常相似，就可以将这两个箱子合并为一个箱子。
对一个特征进行分箱的步骤
- 首先把连续型变量分成一组数量较多的分类型变量，比如，将几万个样本分成100组或者50组
- 确保每一组中都要包含两种类别的样本，否则IV值会无法计算
- 对相邻的组进行卡方检验，卡方检验的P值很大的组进行合并，直到数据中的组数小于设定的N箱为止
- 我们让一个特征分别分成[2,3,4...20]箱，观察每个分箱个数下的IV值如何变化，找出最适合的分箱个数
- 分箱完毕后，我们计算每个箱的WOE值，bad%，观察分箱效果
这些步骤都完成后，我们可以对各个特征都进行分箱，然后观察每个特征的IV值，以此来挑选特征。
分箱的实现
封装计算 WOE 值和 IV值函数
# 计算 WOE 和 BAD RATE
# BAD RATE 是一个箱中，坏的样本所占的比例
# bad% 是一个箱中的坏样本占整个特征中的坏样本的比例def get_woe(num_bins):# 通过 num_bins 数据计算 woecolumns = ["min", "max", "count_0", "count_1"]dataf = pd.DataFrame(num_bins, columns=columns)# 一个箱子中所有的样本数dataf["total"] = dataf.count_0 + dataf.count_1# 一个箱子里的样本数，占所有样本数的比例dataf["percentage"] = dataf.total / dataf.total.sum()dataf["bad_rate"] = dataf.count_1 / dataf.totaldataf["good%"] = dataf.count_0 / dataf.count_0.sum()dataf["bad%"] = dataf.count_1/dataf.count_0.sum()dataf["woe"] = np.log(dataf["good%"] / dataf["bad%"])return dataf# 计算 IV 值
def get_iv(bins_df):rate = bins_df["good%"] - bins_df["bad%"]iv = np.sum(rate * bins_df.woe)return iv画IV曲线，判断最佳分箱数量
# 导入数据
df = mlp.get_data_source("data8770d35cf63711ee80850242ac850002", return_type="dataframe")
# 删除不用于逻辑回归的列，只有数字类型的列才参与逻辑回归
# axis=1为删除列，第一个参数则输入表头的列表
# axis=0为删除行，第一个参数则输入索引的列表
df.drop(["apply_no", "pt", "query_no", "request_hash"], inplace=True, axis=1)
# 通过查看标签值的分布，发现1的个数只有80个，占比只有1%左右，属于严重不均衡的。如 图1 所示
print("标签值y分布情况：\n{}".format(y.value_counts()))
print("标签值y取1的占比情况：\n{}".format(y.value_counts()[1]/X.shape[0]))# 查看数据分布情况，图2 所示
df.describe([0.01,0.1,0.25,.5,.75,.9,.99]).TX = pd.DataFrame(X)
y = pd.DataFrame(y)# 分训练集和测试集，训练集用来建模，验证数据用来检测模型的效果的
Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(X, y, test_size = 0.3, random_state=420)
# 逻辑回归做评分卡时，建模数据需要将训练集的特征矩阵和标签要合并在一起
# 因为分箱的时候，需要的是特征矩阵+标签的结构
model_data = pd.concat([Ytrain, Xtrain], axis=1)
# 更新索引
model_data.index = range(model_data.shape[0])# 按照等频对需要分箱的列进行分箱，保证每个箱子中好的样本数量和坏的样本数据都 > 0，如果有0，需要减少分箱数量
# "sq_model_score_high" 为例
model_data["qcut"], updown = pd.qcut(model_data["sq_model_score_high"], retbins=True, q=10, duplicates='drop')"""
pd.qcut,基于分位数的分箱函数，本质是将连续型变量离散化，只能够处理一维数据
返回箱子的上限和下限
参数q: 要分箱的个数
参数 retbins=True来要求除了返回箱子的上 限和下限，同时返回一个为索引为样本的索引、元素为分到的箱子的Series的结构
现在返回两个值：每个样本属于哪个箱子（赋值给model_data["qcut"]列），以及所有箱子的上限和下限（赋值给updown变量）
"""
# 查看分箱情况，如 图3 所示
print("分箱结束后，每个箱子的元素个数：\n{}".format(model_data["qcut"].value_counts()))# 统计每个分段 0, 1 的数,结果如 图4 所示
# 这里使用了数据透视表的功能 groupby
count_y0 = model_data[model_data["y"] == 0].groupby(by="qcut").count()["y"]
count_y1 = model_data[model_data["y"] == 1].groupby(by="qcut").count()["y"]print("对列 sq_model_score_high 进行分箱后，每个箱子对应的0的数量为:\n{}".format(count_y0))
print("对列 sq_model_score_high 进行分箱后，每个箱子对应的1的数量为: \n{}".format(count_y1))# num_bins 值分别为每个区间的上界、下届，0 出现的次数，1 出现的次数
num_bins = [*zip(updown, updown[1:], count_y0, count_y1)]# 卡方检验num_bins_ = num_bins.copy()
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy
IV = []
axisx = []
# 定义箱的数量，这里为2
N = 2while len(num_bins_) > N:pvs = []# 获取 num_bins_两两之间的卡方检验的置信度（卡方值）for i in range(len(num_bins_)-1):x1 = num_bins_[i][2:]x2 = num_bins_[i+1][2:]# scipy.stats.chi2_contingency()0索引返回 chi2 值，1索引返回 p 值pv = scipy.stats.chi2_contingency([x1, x2])[1]pvs.append(pv)# 通过 p 值进行处理，合并 p 值最大的两组# 找出 p 值最大的那一组所在的下标 i，num_bins_的[i]和[i+1]就是可以合并的组i = pvs.index(max(pvs))# 具体合并第i个箱子和i+1个箱子操作，把 num_bins_的[i:i+2]左闭右开换成新列表[()]，新列表元素内容按照新方式计算# 1、第0个元素取第i个箱子的第0个元素，前一个箱子的下限# 2、第1个元素取第i+1个箱子的第1个元素，后一个箱子的上限# 3、第2个元素取第i个箱子的第2个元素和第i+1个箱子的第2个元素加和# 4、第3个元素取第i个箱子的第3个元素和第i+1个箱子的第3个元素加和num_bins_[i:i+2] = [(num_bins_[i][0],num_bins_[i+1][1],num_bins_[i][2]+num_bins_[i+1][2],num_bins_[i][3]+num_bins_[i+1][3])]bins_df = get_woe(num_bins_)# 记录箱子数axisx.append(len(num_bins_))# 记录对应的IV值IV.append(get_iv(bins_df))plt.figure()
plt.plot(axisx, IV)
plt.xticks(axisx)
# y 坐标为 IV值
plt.ylabel("IV")
# x 坐标为箱子数量
plt.xlabel("N")
# 画出 IV 值随着箱子数量的变化而变化图，如 图5 所示
plt.show()图1：
图2：
图3：
图4：
图5：
结论
如 图5 所示，分箱数量越多，IV值越高，在这条线中，寻找随着箱子数量减少，IV值下降最快的那个点，这个转折点对应的箱子数量就是我们要找的相对合适的箱子数量。
这样，就这出了特征 sq_model_score_high 的最佳分箱个数
pd.qcut 执行报错
图6：
如 图6 所示，运行 pd.qcut()函数的时候，如果出现"ValueError: Bin edges must be unique"的错误，这通常意味着在尝试对数据进行分箱时，边界值出现了重复。这可能会导致qcut函数无法确定如何对数据进行分箱，因此需要进行调整以确保边界值唯一。
为了解决这个问题，可以在调用qcut()函数时，传入duplicates='drop'参数来指定处理重复边界值的方式，选择将重复的边界值删除，这可能会导致最终分箱后的箱的数量减少，以及数据条数减少；或者使用cut()函数，pd.cut()函数是根据值本身来确定分箱的边界，因此可以处理重复的边界值，并将它们归入相邻的箱中
model_data["cut"], updown = pd.cut(model_data["sq_model_score_high"], retbins=True, bins=20)
功能函数封装
判断分箱个数
def graph_for_best_bin(DF, X, Y, N=5, q=20, graph=True):"""自动优化分箱函数，基于卡方验证的分箱DF：需要输入的数据X：需要分箱的列名Y：分箱数据对应的标签 Y 列名N：保留分箱个数q： 初始分箱的个数graph：是否要画出IV图像区间为前开后闭(]"""import matplotlib.pyplot as pltimport scipymodel_data = DF[[X,Y]].copy()model_data["qcut"], updown = pd.qcut(model_data[X], retbins=True, q=q, duplicates='drop')count_y0 = model_data.loc[model_data[Y] == 0].groupby(by="qcut").count()[Y]count_y1 = model_data.loc[model_data[Y] == 1].groupby(by="qcut").count()[Y]num_bins_ = [*zip(updown, updown[1:], count_y0, count_y1)]for i in range(q):if 0 in num_bins_[0][2:]:num_bins_[0:2] = [(num_bins_[0][0],num_bins_[1][1],num_bins_[0][2]+num_bins_[1][2],num_bins_[0][3]+num_bins_[1][3])]for i in range(len(num_bins_)):if 0 in num_bins_[i][2:]:num_bins_[i-1:i+1] = [(num_bins_[i-1][0],num_bins_[i][1],num_bins_[i-1][2]+num_bins_[i][2],num_bins_[i-1][3]+num_bins_[i][3])]breakelse:breakdef get_woe(num_bins):columns = ["min", "max", "count_0", "count_1"]dataf = pd.DataFrame(num_bins, columns=columns)dataf["total"] = dataf.count_0 + dataf.count_1dataf["percentage"] = dataf.total / dataf.total.sum()dataf["bad_rate"] = dataf.count_1 / dataf.totaldataf["good%"] = dataf.count_0 / dataf.count_0.sum()dataf["bad%"] = dataf.count_1/dataf.count_1.sum()dataf["woe"] = np.log(dataf["good%"] / dataf["bad%"])return dataf# 计算 IV 值def get_iv(bins_df):rate = bins_df["good%"] - bins_df["bad%"]iv = np.sum(rate * bins_df.woe)return ivIV = []axisx = []while len(num_bins_) > N:pvs = []for i in range(len(num_bins_)-1):x1 = num_bins_[i][2:]x2 = num_bins_[i+1][2:]pv = scipy.stats.chi2_contingency([x1, x2])[1]pvs.append(pv)i = pvs.index(max(pvs))num_bins_[i:i+2] = [(num_bins_[i][0],num_bins_[i+1][1],num_bins_[i][2]+num_bins_[i+1][2],num_bins_[i][3]+num_bins_[i+1][3])]bins_df = get_woe(num_bins_)# 记录箱子数axisx.append(len(num_bins_))# 记录对应的IV值IV.append(get_iv(bins_df))if graph:plt.figure()plt.plot(axisx, IV)plt.xticks(axisx)plt.ylabel("IV")plt.xlabel("N")plt.show()return bins_df