python信用评分卡建模（附代码

以下是一个简单的 Python 信用评分卡建模过程的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report

# 读入数据
data = pd.read_csv("credit_data.csv")

# 数据清洗
data = data.dropna()

# 特征工程
data['age'] = data['age'].apply(lambda x: abs(x))  # 处理异常值
data['income'] = np.log(data['income'])  # 对收入进行对数变换
data['payment_delay_monthly'] = data.loc[:, 'pay_jan':'pay_dec'].sum(axis=1)  # 计算每月延迟付款总数
data = data.drop(['pay_jan', 'pay_feb', 'pay_mar', 'pay_apr', 'pay_may', 'pay_jun',
                  'pay_jul', 'pay_aug', 'pay_sep', 'pay_oct', 'pay_nov', 'pay_dec'], axis=1)

# 特征选择
X = data.drop(['default'], axis=1)
y = data['default']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 建立模型
logreg = LogisticRegression()
logreg.fit(X_train, y_train)

# 预测及评估
y_pred = logreg.predict(X_test)
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))
print(classification_report(y_test, y_pred))

上述代码中，首先读入了一个名为 `credit_data.csv` 的数据集。然后对数据进行了清洗和特征工程处理，包括处理异常值、对收入进行对数变换、计算每月延迟付款总数等。接着进行特征选择，将 `default` 列作为标签，其余列作为特征。然后使用 `train_test_split` 将数据集划分为训练集和测试集。最后使用 `LogisticRegression` 模型进行建模，并对结果进行预测和评估。