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：

import pandas as pd
import numpy as np

然后，加载数据集：

data = pd.read_csv('data.csv')

2. 数据探索

对数据进行探索，查看数据的基本信息：

data.info()

3. 分箱

使用等频分箱的方法对数据进行分箱：

data['bin'] = pd.qcut(data['feature'], q=5, duplicates='drop')

4. 计算WOE和IV值

计算WOE和IV值来衡量特征的预测能力：

def calculate_woe_iv(data, target):
    # 计算每个分箱的好坏样本数
    data['good'] = data[target]
    data['bad'] = 1 - data['good']
    # 计算每个分箱的好坏样本比例
    data['good_rate'] = data['good'] / data['good'].sum()
    data['bad_rate'] = data['bad'] / data['bad'].sum()
    # 计算WOE和IV值
    data['woe'] = np.log(data['good_rate'] / data['bad_rate'])
    data['iv'] = (data['good_rate'] - data['bad_rate']) * data['woe']
    return data.groupby('bin').agg({'woe': 'mean', 'iv': 'sum'})
    
woe_iv = calculate_woe_iv(data, 'target')

5. 特征筛选

根据IV值对特征进行筛选，选择IV值大于0.1的特征：

selected_features = woe_iv[woe_iv['iv'] > 0.1].index.tolist()

6. 建立模型

最后，使用选定的特征建立模型：

X = data[selected_features]
y = data['target']
# 建立模型
model.fit(X, y)

三、饼状图展示

pie
    title 饼状图展示
    "分箱1" : 30
    "分箱2" : 20
    "分箱3" : 25
    "分箱4" : 15
    "分箱5" : 10

通过以上步骤，你可以成功实现评分卡分箱，并根据IV值进行特征筛选，建立模型。祝你成功！