# Python评分卡 woe库使用指南
## 一、整体流程
下面是实现Python评分卡 woe库的使用流程表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------|
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 变量分箱 |
| 3
原创
2024-04-09 03:41:26
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1.本章引言本章引言 将模型预测概率转化为分数并设定分数阈值，是评分卡模型开发中非常重要的部分，这一步直接影响审批策略是否得当，进而影响信贷企业的利润与风险。 由概率转化为分数需要满足以下条件：样本总的分数是由每个变量的分数之和累加得到 模型预测概率的变化会引起分值以某一单位刻度发生改变 每个变量的取值发生变化会引起样本分值的改变2.Python代码实现及注释# 第10章：评分卡生成
impor
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2023-10-09 06:30:16
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评分卡 Python WOE 的描述
在金融和风险管理领域，评分卡（Scorecard）是一种常见的工具，用于评估借款人或其他决策对象的信用风险。WOE（Weight of Evidence）则是一种特征工程的方法，通过将原始变量转换为一个新的变量，使得这些新的变量能够提供更强的预测能力。在这篇文章中，将探讨如何通过 Python 实现评分卡，并结合 WOE 技术来优化模型的性能。
背景定位
信用评分卡模型在国外是一种成熟的预测方法，尤其在信用风险评估以及金融风险控制领域更是得到了比较广泛的使用，其原理是将模型变量WOE编码方式离散化之后运用logistic回归模型进行的一种二分类变量的广义线性模型。WOE(weight of Evidence)其实就是自变量取某个值的时候对违约比例的一种影响，怎么理解这句话呢？我下面通过一个图标来进行说明。Woe公式如下： Ag
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2023-07-10 09:41:50
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毕竟进入了金融安全这个坑，基本的信贷评分卡模型还是需要知道的，今天就综合各个方面的资料来讲解一下在信贷领域使用的最多的评分卡模型。整体来说，评分卡是信用风险评估领域的常用建模方法（刚开始是运用在信贷领域，后来这种思想被广泛地扩展到其他的领域：反欺诈，支付宝信用评估等）。这其实是一种很古老的概念了，大约在18世纪出现了信用卡的雏形，有了信用卡就需要对申请信用卡的人进行信用评估，因此自然而然的就有了信
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2023-11-13 13:09:04
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不同于互联网金融机构，传统银行主要使用专家规则以及申请评分卡做授信申请决策，主要依赖于人行征信进行专家规则建模和评分卡建模，而专家规则主要依赖于业务经验以及领域专家经验。征信部分报文：专家规则&评分卡：评分卡的意义在于可以根据分数划分成不同档位，从而划分不同客群，进而针对不同客群有不同的授信策略以及定价、额度策略。通用的信用评分模型如图1-1所示 ，本图片来源于“智能风控：原理、算法与工程
评分卡 评分卡是对个人或机构的相关信息进行分析之后的一种数值表达，表示此人或此机构由于信用活动的拒付行为所造成损失风险的可能性，评分通常用于对个人或机构的风险管理与评估。 URule Pro中的评分卡就是用来计算评分的，它使用二维表形式展示目标对象的各个属性，针对不同属性设置不同区段的条件，每个区段条件对应不同的分值，运行时引擎会根据定义的区段条件自动计算目标对象的评分。普通评分卡评分卡节点上点击
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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WOE全称为WeightOfEvidence，即证据权重，就是自变量取某个值时对目标变量的影响good_i和bad_i是该变量在各属性上对应的好客户数和坏客户数，good和bad是样本总体好客户数和坏客户数；WOE值越高，代表着该组对应的变量属性是坏客户的风险越低；IV信息值，IV仅仅针对二元分类的目标值和名义变量，当应用于顺序变量时，顺序将会被忽略，该变量会当做名义变量来使用；（k为变量的类别数
原创
2021-03-02 10:29:06
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# Python woe库使用
## 介绍
在数据分析和建模过程中，衡量变量的预测能力是非常重要的。而WOE（Weight of Evidence）是一种常用的衡量变量预测能力的指标。它通过比较不同分组之间的好坏比（good/bad ratio）来评估变量的预测能力。WOE值越大，变量的预测能力越强。
Python woe库是一个用于计算WOE
原创
2023-10-27 14:26:31
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1、评分卡概述最常见的用于信用评分的模型就是logistic回归，这是一种处理二分类因变量的广义线性模型。这种模型的理论基础比较扎实，但是对于不同的问题当然也存在一些特殊的处理方式.由于制作评分卡的某些需要，通常会在建立评分模型时将自变量做离散化处理（等宽切割，等高切割，或者利用决策树来切割），但是模型本身没办法很好地直接接受分类自变量的输入，因此需要对自变量进行再次的处理。比较常规的做法有两种：
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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评分卡模型（一）评分卡建模实战小P：我看你做的这些数据挖掘，虽然预测结果挺准的，但是完全不知道怎么来的啊小H：其实在风控领域有个很流行的评分卡模型，可以很直观的告诉你什么特征加分，什么特征减分，每个样本有多少分小P：这个可以啊，那它有什么缺点吗小H：缺点，那自然是准确率可能会低一点～数据探索导入相关库import pandas as pd
import numpy as np
import mat
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2024-04-16 21:17:35
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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，
信用评分类型和客户旅程客户旅程的不同阶段 可以看出来整个过程中有三个判断语句，这三个阶段分别对应客户的三种评分： - 申请评分（A卡）在决定是否接受或拒绝申请人时评估新申请人违约的风险。 - 行为评分（B卡）在做出有关账户管理的决策时，例如信用额度，超额管理，新产品等，以评估与现有客户相关的违约风险 - 催收评分（C卡）用于催收策略，用于评估催收中的顾客偿还债务的可能性。信用风险评分卡 多
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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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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本文摘要 本文将带领读者一起进行完整的建模全流程，了解银行风控是如何做的。并提供kaggle代码。首先讲述评分卡的分类、优缺点。接下来，结合完整的可以马上运行的代码，中间穿插理论，来讲解评分卡的开发流程。最后，把方法论再梳理一次，让读者在了解全流程后，在概念上理解再加深。一、评分卡的分类在金融风控领域，无人不晓的应该是评分卡（scorecard)， 无论信用卡还是贷款，都有”前中后“三个阶段。根据
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2023-11-19 12:51:38
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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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