评分卡模型 python代码

评分卡模型是一种常见的信用风险评估工具，它通过一系列预定义的因素给个人或企业的信用打分。Python中可以使用sklearn库来创建评分卡模型，下面是一个简单的例子：

# 导入所需库
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
import pandas as pd

# 假设我们有如下的数据集（DataFrame）
data = {
    'Age': [30, 45, 56, 28, 39],
    'Income': [50000, 70000, 90000, 40000, 60000],
    'Employment_Status': ['Full-time', 'Self-employed', 'Retired', 'Part-time', 'Unemployed'],
    'Credit_History': [2, 3, 4, 1, 0]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 数据预处理（编码分类变量）
le = LabelEncoder()
df['Employment_Status'] = le.fit_transform(df['Employment_Status'])
df['Credit_History'] = le.fit_transform(df['Credit_History'])

# 定义特征和目标变量
X = df.drop('Credit_History', axis=1)
y = df['Credit_History']

# 创建评分卡模型（这里假设简单加权）
scores = X.mean()  # 每个特征的重要性赋值为其平均值

def score_card_prediction(X):
    return scores.dot(X)

# 使用评分卡预测
predictions = score_card_prediction(X)

这个例子中，每个特征都有一个权重，计算出客户的综合得分，然后基于这个得分判断其信用历史等级。这只是一个非常基础的示例，实际应用中可能会更复杂，包括更多的特征、更为复杂的评分函数和模型。