python实现woe分箱

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mob649e8166858d 2024-03-16 06:44:05 ©著作权

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Python实现WOE分箱方法

一、流程图

classDiagram
    class 数据准备{
        -剔除缺失值
        -计算IV值
    }
    class 分箱方法{
        -等频分箱
        -等距分箱
        -最优分箱
    }
    class WOE转换{
        -计算WOE值
        -替换原始值
    }
    数据准备 --> 分箱方法
    分箱方法 --> WOE转换

二、具体步骤

1. 数据准备

在实现WOE分箱之前，首先需要准备好数据集，并剔除其中的缺失值。然后计算IV值，以评估变量的预测能力。

# 剔除缺失值
data.dropna(inplace=True)

# 计算IV值
from sklearn.feature_selection import mutual_info_classif
iv_values = mutual_info_classif(data.drop('target', axis=1), data['target'])

2. 分箱方法

接下来，根据业务需求选择合适的分箱方法，常用的有等频分箱、等距分箱和最优分箱。

# 等频分箱
data['bin'] = pd.qcut(data['feature'], q=10, duplicates='drop', labels=False)

# 等距分箱
data['bin'] = pd.cut(data['feature'], bins=10, labels=False, include_lowest=True)

# 最优分箱
# 这里可以使用决策树等机器学习算法自动选择最佳分箱方式

3. WOE转换

最后，计算WOE值并替换原始值，将连续变量转换为离散变量。

# 计算WOE值
def calculate_woe(df, col, target):
    woe_dict = {}
    for i in range(df[col].nunique()):
        val = df[col].unique()[i]
        df_val = df[df[col] == val]
        event = df_val[df_val[target] == 1].shape[0]
        non_event = df_val[df_val[target] == 0].shape[0]
        woe = np.log((event / sum(df_val[target]) + 1) / (non_event / (len(df_val) - sum(df_val[target]) + 1)))
        woe_dict[val] = woe
    return woe_dict

# 替换原始值
data['woe'] = data['bin'].map(woe_dict)