用python写一个风控模型对年龄进行woe分箱的代码
时间: 2024-10-15 08:25:19 浏览: 3
在Python中,我们可以使用pandas库来进行数据预处理,包括年龄的WOE(Weight of Evidence,信息增益比率)分箱。下面是一个简单的示例,假设我们有一个包含'Age'列的数据框`df`:
```python
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
# 假设你的数据集df有'Age'列
df = pd.DataFrame({
'Age': [20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60]
}) # 填充实际年龄数据
# 首先,我们需要将分类特征如年龄转换成数值编码
le = LabelEncoder()
df['Age'] = le.fit_transform(df['Age'])
# 计算每个年龄区间的信息熵
def get_woe(series):
n_bins = len(le.classes_) # 获取类别数
target_counts = series.value_counts(normalize=True) # 统计各类别的频率
prior_prob = target_counts.mean() # 概率均值
woe_values = (series.map(target_counts).apply(np.log) - np.log(prior_prob)).sum() / n_bins
return woe_values
# 使用numpy计算WOE值
woe_scores = df.groupby('Age')['Age'].apply(get_woe)
# 输出WOE得分
print(woe_scores)
```
这个例子中,我们首先通过LabelEncoder将年龄编码,然后计算每个年龄区间的概率及其对应的加权对数增益。请注意这只是一个基本的示例,实际应用中可能需要更复杂的方法来确定最优的分箱数量和划分点。
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