分箱 评分卡python

分箱和评分卡是用于信用评分模型开发中常见的技术手段。在Python中，有多种库可以用来进行分箱和评分卡的构建，比如pandas、numpy和scikit-learn等。

下面是一个使用pandas进行分箱的示例代码：

import pandas as pd

# 假设有一个信用评分数据集，包含了一些特征变量和目标变量
data = pd.read_csv("credit_data.csv")

# 对连续变量进行分箱
data['bin_age'] = pd.cut(data['age'], bins=[0, 18, 30, 40, 50, 60, 100], labels=False)
data['bin_income'] = pd.qcut(data['income'], q=5, labels=False)

# 对离散变量进行分箱
data['bin_education'] = data['education'].map({'Primary': 0, 'Secondary': 1, 'Tertiary': 2})

# 构建评分卡
score_card = pd.DataFrame()

# 计算每个箱的一些统计指标，比如坏账率、好账率等
score_card['bin_age'] = data.groupby('bin_age')['target_variable'].mean()
score_card['bin_income'] = data.groupby('bin_income')['target_variable'].mean()
score_card['bin_education'] = data.groupby('bin_education')['target_variable'].mean()

# 计算各个箱的WOE（Weight of Evidence）和IV（Information Value）
score_card['WOE'] = np.log(score_card['bin_good_rate'] / score_card['bin_bad_rate'])
score_card['IV'] = (score_card['bin_good_rate'] - score_card['bin_bad_rate']) * score_card['WOE']

# 根据IV值进行变量选择和分数分配
score_card['score'] = (score_card['WOE'] * (np.log(1 / 0.01))) * 10 + 500

print(score_card)

上述代码中，我们首先使用pd.cut和pd.qcut对连续变量进行分箱，然后使用map函数对离散变量进行分箱。接下来，我们通过groupby计算每个箱的一些统计指标，如坏账率和好账率等。最后，根据WOE和IV值计算每个箱的评分，并打印出评分卡。

当然，这只是一个简单的示例，实际应用中可能还需要考虑到缺失值处理、异常值处理等问题。此外，还可以使用其他库和方法来完成分箱和评分卡的构建，具体选择则取决于实际需求和个人偏好。