# 实现逻辑回归生成新评分 Python
## 整体流程
使用逻辑回归生成新评分的过程可以分为以下步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据集] --> B[数据预处理]
B --> C[拟合模型]
C --> D[生成新评分]
```
## 每一步具体操作
### 1. 准备数据集
在这一步，我们需要准备用于建模的数据集。通常可以使用
原创
2024-07-09 04:53:51
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逻辑回归算法的Python实现Logistic回归原理浅析Logistic逻辑回归是线性回归模型的一种函数映射,线性回归的预测是根据模型特征的线性叠加，在经过sigmoid函数之后模型就变成了非线性的，在的时候梯度很高，在越大时梯度越小。Logistic回归被用在二分类问题里面，其定义域为，在具体问题里面可以看做二分类的某一类的概率。线性回归模型：，sigmod函数：对于sigmoid函数来说，其
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2023-08-26 08:27:37
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风控建模四：逻辑回归评分卡开发一、变量做WOE转换1、WOE转换的优势2、为什么是WOE转换？二、相关性与多重共线性1、相关性2、多重共线性三、模型拟合1、前向回归2、后向回归3、逐步回归四、 拟合结果解读五、分数转换1、为什么要转换分数2、如何做转换六、可解释性 逻辑回归评分卡因其可解释性强、上线便捷、方便管理等特点往往成为传统金融领域风险管控模型的不二选择。本篇文章就来聊一下逻辑回归评分卡
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2024-02-19 21:42:57
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点击打开链接上一节介绍了简单的线性回归，如何在pytorch里面用最小二乘来拟合一些离散的点，这一节我们将开始简单的logistic回归，介绍图像分类问题，使用的数据是手写字体数据集MNIST。logistic回归 logistic回归简单来说和线性回归是一样的，要做的运算同样是 y = w * x + b，logistic回归简单的是做二分类问题，使用sigmoid函数将所有的正数和负数都变成
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2023-11-19 17:07:44
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评分卡模型的开发4.3WOE编码分箱之后我们便得到了一系列的离散变量，下面需要对变量进行编码，将离散变量转化为连续变量。WOE编码是评分卡模型常用的编码方式。WOE 称为证据权重(weight of evidence)，是一种有监督的编码方式，将预测类别的集中度的属性作为编码的数值。对于自变量第 $i$ 箱的WOE值为：公式中的log函数的底一般取为e，即为ln从以上公式中我们可以发现，WOE表示
进行数据展示第一步我们先导入数据，查看一下要区分的类别得类别数，以及每个类别得样本数，并进行展示。信用贷款得CLASS只有两类，0和1,两者拥有的数据量差异极大，面临数据不平衡问题。import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os
from sklearn.preprocessing
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2024-04-12 15:23:08
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# Python 评分卡逻辑回归实现指南
在金融行业中，评分卡常用于信贷决策，它通过对用户的各种信息进行分析，来预测用户是否会违约。下面，我们将一步一步实现一个简单的评分卡逻辑回归模型。整个过程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------------|
| 1 | 数据准备
api导入：import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR数据获取：df = pd.read_csv('./Data/rankingcard.csv',index_col=0)去除重复值：人为录入或者输入多一行时，很有可能出现重复数据，需要先去除重复值，
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2024-08-15 14:08:48
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0. 案例背景我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。1. 导入pythony库#导入机器学习三大件：Numpy, Pan
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2023-10-26 15:53:36
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前言：在介绍基于逻辑评分卡之前，需要对逻辑回归有个基本认知，最好能自己推导公式。评分卡模型1：概述信用评分本质上是模式识别中的一类分类问题，将企业或者个体消费者划分为能够按期还本付息（即“好”客户）和违约（即“坏”）两类。具体做法是根据历史数据中的样本，从已知的数据中找出违约及不违约客户的特征，从而总结出分类的规则，建立数学模型，用于测量价款人的违约风险（或者违约概率），为消费信贷决策提供依据。2
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2024-04-30 19:39:00
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前两篇讲了线性回归和感知机，铺垫已经做好了，现在终于可以讲讲逻辑回归了。通过之前的博客我们知道，感知机是线性模型在分类问题上的尝试与改进，那么逻辑回归可以看做是感知机的优化引言 为了实现分类的功能，感知机通过sign函数将线性模型的输出y映射成1和-1，sign函数
什么是逻辑回归逻辑回归，也称Logistic回归，是一种用于分类的算法。分类问题有多分类问题和二分类问题，但由于二分类问题是基础，此处仅探讨二分类问题。那么具体什么是分类问题呢？ 给出一个问题的模型，如，给出一个肿瘤的尺寸，判断肿瘤是良性的还是恶性的，这就是一个二分类问题，将给定的模型分为0类或1类。如何实现逻辑回归不多卖关子，使用线性回归不可以实现逻辑回归，否则为什么要领取其名呢？但 线性回归和
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2024-05-31 09:40:25
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源码下载：'''
Logistic Regression
The data
我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。
假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。
你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。
对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。
为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率
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2024-09-23 07:56:32
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1.分类评估方法1.1 精确率与召回率1.1.1 混淆矩阵在分类任务下，预测结果(Predicted Condition)与正确标记(True Condition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵(适用于多分类)1.1.2 精确率(Precision)与召回率(Recall)精确率：预测结果为正例样本中真实为正例的比例召回率：真实为正例的样本中预测结果为正例的比例（查得全，对正样本的区分能力）
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2024-03-23 11:10:17
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#导入2个Python常用数据分析的库
import numpy as np
import pandas as pd #将数据源文件读取
#注意Windows环境下，需要用r转义一下，不然读取不进来
train = pd.read_csv(r"C:UsersAdministratorDesktoptrain.csv")
test = pd.read_csv(r"C:UsersAdminist
机器学习1 逻辑回归案例 制作评分卡1.1 项目介绍目标：制作金融申请评分卡特征介绍特征名称描述SeriousDlqin2yrs好坏客户出现90天及更长时间的逾期行为，用于定义好坏客户。RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines可用额度比值贷款或信用卡可用额度与总额度的比例。age年龄借款人借款时年龄。NumberOfTime30-59DaysPastDueNotWo
# 逻辑回归在用户评分预测中的应用
## 引言
在众多机器学习算法中，逻辑回归是最简单也最广泛使用的方法之一。尽管名字中有“回归”二字，但它主要用于分类问题，特别是二分类任务。在本篇文章中，我们将探讨如何使用Python实现逻辑回归，预测用户评分。
## 逻辑回归简介
逻辑回归是一种通过Logit函数（包含Sigmoid函数）建立自变量（特征）与因变量（目标）之间关系的统计回归模型。它尤其
由逻辑回归的基本原理，我们将客户违约的概率表示为p，则正常的概率为1-p。因此，可以得到： 此时，客户违约的概率p可表示为： 评分卡设定的分值刻度可以通过将分值表示为比率对数的线性表达式来定义，即可表示为下式： 其中，A和B是常数。式中的负号可以使得违约概率越低，得分越高。通常情况下，这是分值的理想变动方向，即高分值代表低风险，低分
1.8 评分卡构建的基本原理1.8.1 建立评分卡的基本方法本节介绍建立评分卡都需要做的基础准备工作不管使用什么方法，获得分数的目的都是利用过去潜在和实际贷款申请者的大量信息集，把他们分成银行希望接受的和想要拒绝的两类人（在了解他们以后的行为之后）。在申请评分中，银行采集刚过去一个时间段的样本，包括他们的申请表数据和征信局信息，这些加起来通常有 50 到 100 个特征。银行还为样本的每个申请者定
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2024-03-04 06:16:04
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1.分类评估方法【准确率：预测正确的数占样本总数的比例。 （TP+TN）/（TP+TN+FP+FN）】1.1 精确率与召回率1.1.1 混淆矩阵在分类任务下，预测结果(Predicted Condition)与正确标记(True Condition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵(适用于多分类)1.1.2 精确率(Precision)与召回率(Recall)精确率：预测结果为正例
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2024-04-28 23:03:10
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