# Python 评分卡分箱的实现教程
评分卡分箱是信贷额度审批与风险控制中的重要环节，帮助金融机构评估借款人的信用风险。尤其在模型建设过程中，分箱是将连续变量转换为分类变量的一种方法，以便后续的建模和分析。本文将系统地介绍如何通过Python来实现评分卡分箱的过程。
## 整体流程
在进行评分卡分箱之前，我们需要了解整个流程的各个步骤。以下是实现评分卡分箱的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-09 07:40:14
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这篇文章主要用来记录学习如何建立信贷评分卡基本框架。1 数据处理在工作学习过程中感觉其实大部分数据处理过程在SQL中就应该完成，SQL输出的报表已经基本呈现了explanatory变量和response变量一一对应的关系。接下来在python则需要对报表进行进一步更加细节的处理。1.1 变量类型最终入模型的变量数据类型一般来说就是 numeric(continuous 和 discrete) 和
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2023-10-16 15:07:49
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差异研究的目的在于比较两组数据或多组数据之间的差异，通常包括以下几类分析方法，分别是方差分析、T检验和卡方检验。三个方法的区别其实核心的区别在于：数据类型不一样。如果是定类和定类，此时应该使用卡方分析；如果是定类和定量，此时应该使用方差或者T检验。方差和T检验的区别在于，对于T检验的X来讲，其只能为2个类别比如男和女。如果X为3个类别比如本科以下，本科，本科以上；此时只能使用方差分析。进一步细分三
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor
import statsmodels.api as sm
from sklearn.model_sel
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2024-04-10 05:47:12
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数据分箱：对连续变量离散化；实际上就是按照属性值划分的子区间，可以简单理解为分段处理（不同的是对特征进行分箱后，需要对分箱的每组进行woe编码进行分箱评估，才能放进模型训练）；意义： 1.模型更稳定，特征离散化后，起到简化逻辑回归模型的作用，降低过拟合风险； 2.变量离散化后对异常数据有很强的鲁棒性； 3.将
在前篇文章中，我们可以看到的是，对应评分卡模型来说，对变量进行分箱划分和计算信息值是常用的数据处理技术，它可以应用于连续型变量，如，我们可以将年收入划分成若干个区间，然后通过计算每个区间的log(Odds）值，来获得每个区间的WOE值和该变量的IV值，（Odds通过该区间好样本个数占总体好样本个数的比例 除以 该区间坏样本个数占总体坏样本个数
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2024-08-10 09:30:08
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# 如何实现评分卡分箱一般分几箱Python
## 一、流程图
下面是实现评分卡分箱的一般步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 数据探索 |
| 3 | 分箱 |
| 4 | 计算WOE和IV值 |
| 5 | 特征筛选 |
| 6 | 建立模型 |
## 二、具体操作
### 1. 数据准备
首先，导入需要的库：
```p
原创
2024-03-30 04:43:40
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# 使用卡方分箱进行数据分箱的Python实现
在数据分析和机器学习中，特征工程是至关重要的一步。卡方分箱（Chi-square Binning）是一种用于将数值型特征离散化的方法，可以帮助我们更好地理解数据并提高模型的预测能力。在这篇文章中，我将向你介绍如何利用Python进行卡方分箱的实现。我们将从整件事情的流程开始，逐步深入理解每一个步骤，并附上必要的代码和注释。
## 流程概述
以下
one-hot 编码会将原始变量中的每个状态都做为作为一个新的特征，当原始特征状态较多时，数据经过one-hot编码之后特征数量会成倍的增加，同时新特征也会变得过于稀疏。在进行变量筛选的过程中，也会出现原始特征的一部分状态被筛选出来，另一部分状态未被筛选出来，造成特征的不完整。而WOE编码不仅可以解决以上这些问题，同时还可以将特征转化为线性。在建模中，需要对连续变量离散化，特征离散化后，模型会更稳
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2023-08-04 12:49:08
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解决的问题：1、实现了二分类的卡方分箱；2、实现了最大分组限定停止条件，和最小阈值限定停止条件；问题，还不太清楚，后续补充。1、自由度k,如何来确定，卡方阈值的自由度为 分箱数-1，显著性水平可以取10%，5%或1%算法扩展：1、卡方分箱除了用阈值来做约束条件，还可以进一步的加入分箱数约束，以及最小箱占比，坏人率约束等。2、需要实现更多分类的卡方分箱算法；具体代码如下：# -*- coding:
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2023-08-14 14:37:40
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前些日子，星球里讨论风控建模面试中的一些问题，其中就提到了 “卡方分箱”。大家对卡方分箱都有或多或少的疑问，应星球朋友要求，最近整理了一下我对卡方分箱的理解，也借此分享给公众号的朋友们。什么是分箱？说到分箱，可能很多朋友都非常熟悉，它是数据科学中常用到的一个技巧，意思就是将连续型的数据分成几个数据段，即离散化。很好理解，举个例子，比如将原本连续的年龄特征离散化，结果可变为0-18，18-30, 3
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2023-11-23 13:10:49
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5 连续型变量自动分箱在评分卡建模过程中，数据中的连续型变量需要进行分箱，用于计算woe值。 这里使用卡方分箱进行分箱# 卡方分箱
def Chi_merge(X, y, columns, k=6):
item = dict()
pinf = float('inf') # 正无穷大
ninf = float('-inf') # 负无穷大
# 需要选取连续变量，以
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2023-05-30 12:46:47
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评分卡模型流程：（1）变量清洗和处理（2）变量衍生（3）建模预测 评分卡模型整体逻辑：（1）首先，正式进入模型阶段是在变量清洗和变量衍生后，此时建模需要知道哪些变量是连续型变量，哪些变量是离散型变量，以便对变量进行处理（因为变量性质不同，面临不同的操作）；（2）对于连续型变量可以直接进行分箱操作，基于前一篇文章的ChiMerge函数，最后分箱后的条件要满足三点，也就是每箱都要有好坏样本，
d）催收评分卡，贷后，需加入催收后客户反应等属性数据FICO信用...
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2023-05-11 09:23:00
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import sys
import numpy as np
import pandas as pd
import math
import os
from tqdm import tqdm
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.3f' % x)
"""
1.自定义缺失值处理函数
1.1 缺失值计算
"""
def
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2024-04-09 16:10:02
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统计学，风控建模经常遇到卡方分箱算法ChiMerge。卡方分箱在金融信贷风控领域是逻辑回归评分卡的核心，让分箱具有统计学意义（单调性）。卡方分箱在生物医药领域可以比较两种药物或两组病人是否具有显著区别。但很多建模人员搞不清楚卡方分箱原理。先给大家介绍一下经常被提到的卡方分布和卡方检验是什么。欢迎各位同学学习更多相关知识python金融风控评分卡模型和数据分析：一、卡方分布卡方分布(chi-squa
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2024-05-13 18:35:38
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## Python计算评分等频分箱
在数据分析中，我们经常需要将连续变量分成不同的类别，以便更好地理解数据的分布情况。一种常用的方法是等频分箱，即将数据分成若干个区间，每个区间内的数据量大致相等。在Python中，我们可以使用pandas库和qcut函数来实现评分等频分箱。
### 什么是等频分箱
等频分箱是一种通过将数据分成相等数量的区间来进行数据分析的方法。这种方法可以帮助我们更好地理解
原创
2024-05-19 05:28:05
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信用风险计量模型可以包括跟个人信用评级，企业信用评级和国家信用评级。人信用评级有一系列评级模型组成，常见是A卡（申请评分卡）、B卡（行为模型）、C卡（催收模型）和F卡（反欺诈模型）。 今天我们展示的是个人信用评级模型的开发过程，数据采用kaggle上知名的give me some credit数据集。一、项目流程典型的信用评分卡模型如图1-1所示。信用风险评级模型的主要开发流程如下： （1） 获取
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2023-09-13 20:35:52
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文章目录简介使用**数据划分****变量分箱****woe转换****模型建立****模型评估****评分映射**运行示例 简介随着互联网在传统金融和电子商务领域的不断，风控+互联网的融合也对传统的风控提出了新的要求和挑战。以评分卡为例，互联网形态下的评分卡需要面临更多维数据、更实时数据、更异常数据的挑战。因此，懂得互联网业务下的风控评分卡已经成为互联网风控从业人员的新要求。Python中信
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2024-05-28 12:37:11
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简介本文通过使用LendingClub的数据，采用卡方分箱(ChiMerge)、WOE编码、计算IV值、单变量和多变量(VIF)分析，然后使用逻辑回归模型进行训练，在变量筛选时也可尝试添加L1约束或通过随机森林筛选变量，最后进行模型评估。关键词：卡方分箱，WOE，IV值，变量分析，逻辑回归一、数据预处理数据清洗：数据选择、格式转换、缺失值填补由于贷款期限(term)有多个种类，申请评分卡模型评估的
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2023-08-24 14:57:49
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