import scorecardpy as sc import pandas as pd import numpy as np # 读取数据文件 df= pd.read_csv('D:\二次营销响应模型样本数据20230605.csv') def Calculate_IV(df,goal): ''' :param df: 要进行计算iv值的数据集 :param goal: 目标变量，取值0和1 :return:所有变量的woe、iv值详情信息 ''' features = list(df.columns) features.remove(goal) #把目标变量去掉，不参与变量的woe和iv计算 good,bad = df[goal].value_counts() #好坏标签，0代表好，1代表坏 Tab = pd.DataFrame() #接收每个变量的计算结果 for feature in features: dataset = df[[feature,goal]] table = pd.pivot_table(dataset,index=[feature],columns=[goal],aggfunc=np.alen, margins=True).fillna(0) table = pd.DataFrame(table) #每个特征分箱的好坏客户分组计数 table['bad%'] = table[1]/table['All'] #坏客户（标签为1）的占比 table['woe'] = np.log((table[0]*bad)/(table[1]good)) #计算woe table['miv'] = table['woe'](table[0]/good - table[1]/bad) #计算miv table['IV'] = table['miv'].sum() #计算IV table.insert(0,column='bining', value=table.index) table.insert(0,column='variable', value=feature) Tab = pd.concat([Tab,table]) Tab = Tab.round(decimals=4) return Tab Tab.to_excel('result.xlsx', index=False)。怎么打开这个excel，展示结果呢

这个代码会将计算结果保存在 result.xlsx 文件中，你可以按照以下步骤打开并查看这个文件中的计算结果：

1. 找到你存放 result.xlsx 文件的文件夹或路径。

2. 双击 result.xlsx 文件，或者右键点击文件，选择“打开”选项。

3. 如果你的电脑上已经安装了 Microsoft Excel 或其他软件用于打开 .xlsx 文件，打开文件后你就可以查看和编辑文件中的内容了。

4. 如果你的电脑系统默认的程序不是 Excel，你需要选择用 Excel 打开文件。可以右键点击文件，选择“打开方式”，然后选择 Excel 或其他你想使用的程序。

5. 打开文件后，你会看到每个特征的分箱、woe、IV 等计算结果，按照 feature 和 bining 排列。你可以根据需要对这些结果进行进一步的分析和应用。

注意：如果你在运行 Python 代码时没有指定文件的具体路径，或者文件不在当前 Python 工作目录下，你需要在代码中指定文件的完整路径，比如：Tab.to_excel('D:/result.xlsx', index=False)。这样才能确保文件被正确保存在指定路径下，以便你打开文件。

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import scorecardpy as sc import pandas as pd import numpy as np # 读取数据文件 df= pd.read_csv('D:\二次营销响应模型样本数据20230605.csv') def Calculate_IV(df,goal): ''' :param df: 要进行计算iv值的数据集 :param goal: 目标变量，取值0和1 :return:所有变量的woe、iv值详情信息 ''' features = list(df.columns) features.remove(goal) #把目标变量去掉，不参与变量的woe和iv计算 good,bad = df[goal].value_counts() #好坏标签，0代表好，1代表坏 Tab = pd.DataFrame() #接收每个变量的计算结果 for feature in features: dataset = df[[feature,goal]] table = pd.pivot_table(dataset,index=[feature],columns=[goal],aggfunc=np.alen, margins=True).fillna(0) table = pd.DataFrame(table) #每个特征分箱的好坏客户分组计数 table['bad%'] = table[1]/table['All'] #坏客户（标签为1）的占比 table['woe'] = np.log((table[0]*bad)/(table[1]*good)) #计算woe table['miv'] = table['woe']*(table[0]/good - table[1]/bad) #计算miv table['IV'] = table['miv'].sum() #计算IV table.insert(0,column='bining', value=table.index) table.insert(0,column='variable', value=feature) Tab = pd.concat([Tab,table]) Tab = Tab.round(decimals=4) return Tab

这段代码的功能是计算数据集中每个变量的信息值（IV）。其中，函数 Calculate_IV 接收两个参数，一个是数据集 df，另一个是目标变量 goal，函数返回一个包含所有变量的woe、iv值详情信息的 Pandas DataFrame 对象 Tab。

在函数 Calculate_IV 中，首先获取变量名称列表 features，并将目标变量 goal 从中删除，然后统计好坏标签的数量，即 good 和 bad。接着，对于每个特征 feature，获取包含该特征和目标变量的子集，然后对子集进行透视，计算每个特征分箱的好坏客户分组计数，得到一个表格 table。

接下来，表格 table 中新增一列 bad%，表示坏客户（标签为1）的占比。然后，计算每个分箱的 woe 值、miv 值和 IV 值，并将这些值添加到表格 table 中。最后，将表格 table 中的变量名称和分箱名称作为新列插入表格 table 的最前面，然后将表格 table 连接到最终结果表格 Tab 中。最后，返回结果表格 Tab。

最后，对于读取数据文件，需要检查文件路径是否正确，并且需要确保数据集中存在目标变量列。

读取wine.csv数据，对数据进行解析，分出类属性和变量属性，数据预处理，标准化，生成测试机和训练集，用k折交叉研究分类结果。python代码

以下是对wine数据集进行数据预处理、标准化、生成测试集和训练集、使用k折交叉验证进行分类的Python代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.model_selection import KFold

# 读取wine.csv数据
df = pd.io.parsers.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/rasbt/pattern_classification/master/data/wine_data.csv', header=None, usecols=[0,1,2])

# 分出类属性和变量属性
X = df.iloc[:, 1:].values
y = df.iloc[:, 0].values

# 数据预处理
sc = StandardScaler()
X_std = sc.fit_transform(X)

# 生成测试集和训练集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_std, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 使用k折交叉验证进行分类
kf = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=0)
for train_index, test_index in kf.split(X_std):
    X_train, X_test = X_std[train_index], X_std[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10,), max_iter=1000)
    mlp.fit(X_train, y_train)
    print("训练集得分: {:.2f}".format(mlp.score(X_train, y_train)))
    print("测试集得分: {:.2f}".format(mlp.score(X_test, y_test)))