WOE信用评分卡 python

WOE信用评分卡是一种基于WOE（Weight of Evidence）转换的信用评分卡模型，常用于风控领域。在Python中，我们可以使用pandas库和sklearn库中的一些模块来实现WOE评分卡模型的构建。

首先，我们需要对数据进行分箱处理，并计算每个分箱中好坏样本的数量，从而计算出每个分箱中好坏样本的比例和WOE值。然后，我们可以使用LogisticRegression模型进行拟合，得到每个特征的系数，进而计算出每个样本的分数。

下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 分箱函数
def binning(col, target, max_bins=10):
    bins = pd.qcut(col, max_bins, duplicates='drop')
    grouped = df.groupby(bins)[target].agg(['count', 'sum'])
    grouped['bad_rate'] = grouped['sum'] / grouped['count']
    return grouped

# 计算WOE值
def calc_woe(grouped):
    total_good = grouped['sum'].sum()
    total_bad = grouped['count'].sum() - total_good
    woe = pd.Series()
    for idx, row in grouped.iterrows():
        good = row['sum']
        bad = row['count'] - good
        woe[idx] = np.log((good / total_good) / (bad / total_bad))
    return woe

# 数据导入
df = pd.read_csv('credit.csv')

# 分箱处理
binning_result = binning(df['age'], df['target'])
woe_age = calc_woe(binning_result)

# LogisticRegression模型拟合
X = pd.cut(df['age'], bins=binning_result.index, labels=woe_age)
y = df['target']
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X.to_frame(), y)

# 计算AUC值
y_prob = lr.predict_proba(X.to_frame())[:, 1]
auc = roc_auc_score(y, y_prob)
print('AUC score:', auc)