woe_train数据集进行train test split

对于Woe_train数据集进行train test split，可以采用Python中的sklearn库中的train_test_split函数来实现。这个函数可以将数据集随机划分为训练集和测试集。

下面是一个示例代码，将Woe_train数据集按照8:2的比例划分为训练集和测试集：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取Woe_train数据集
df = pd.read_csv('woe_train.csv')

# 将数据集按照8:2的比例随机划分为训练集和测试集
train_df, test_df = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=42)

# 输出训练集和测试集的样本数量
print('Train samples:', len(train_df))
print('Test samples:', len(test_df))

在上面的代码中，train_test_split函数的第一个参数是待划分的数据集，test_size参数指定测试集的比例，random_state参数用于控制随机种子，保证每次划分的结果都相同。最终输出训练集和测试集的样本数量。

相关问题

proc_woe_continuous

proc_woe_continuous是一种用于连续型变量分箱和计算WOE（Weight of Evidence）值的工具。WOE是一种用于评估变量预测能力的指标，它通过计算不同分箱内好坏样本的比值来衡量变量与目标变量之间的关联程度，通常用于开发评分卡模型和进行风险评估。

在proc_woe_continuous中，首先需要对连续型变量进行分箱，可以基于等频分箱或者基于等距分箱的原则进行。然后，针对每个分箱计算WOE值，并试图找到最佳的WOE变化点，即最能区分好坏样本的分箱边界。

通过proc_woe_continuous的计算，可以得到每个分箱的WOE值，以及相应的IV（Information Value）值。IV值是通过变量的分布情况和WOE值来计算的，用于衡量变量整体的预测能力。通常情况下，IV值越大表示变量对目标变量的预测能力越强。

最终，通过proc_woe_continuous得到的分箱和WOE值可以用于构建评分卡模型，也可以作为建模过程中特征选择的依据。通过对连续型变量进行分箱和计算WOE值，可以更好地挖掘变量与目标变量之间的关联性，提高模型的预测准确性和稳定性。

我是小白，对于数据集train，目标变量为'isDefault'，对数据集的'dti', 'installment', 'employmentTitle', 'interestRate', 'annualIncome', 'revolBal', 'revolUtil', 'Creditage', 'loanAmnt','avg_income','avg_loanAmnt','mean_interestRate','rest_money','ficoRange_mean','rest_Revol'进行进行WOE、IV特征分箱，其中分箱个数的确定采用信息熵确定最优分箱个数。给出完整代码

好的，下面是完整代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from scipy import stats
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

# 读取数据
train = pd.read_csv('train.csv')

# 定义WOE和IV函数
def get_woe_iv(df, feature, target):
    """
    df: 数据集
    feature: 特征列名
    target: 目标变量列名
    """
    total = df.groupby(feature)[target].count()
    bad = df.groupby(feature)[target].sum()
    good = total - bad
    woe = np.log((good / good.sum()) / (bad / bad.sum()))
    iv = ((good / good.sum()) - (bad / bad.sum())) * woe
    return woe, iv.sum()

# 定义分箱函数
def mono_bin(Y, X, n):
    r = 0
    while np.abs(r) < 1:
        # 将X分成n个等分点
        d1 = pd.DataFrame({'X': X, 'Y': Y, 'Bucket': pd.qcut(X, n)})
        # 按照分组计算每组的坏样本率和好样本率
        d2 = d1.groupby('Bucket', as_index=True)
        r, p = stats.spearmanr(d2.mean().X, d2.mean().Y)
        n = n - 1
    # 对分组进行编号
    d3 = pd.DataFrame(d2.X.min(), columns=['min'])
    d3['min'] = d2.min().X
    d3['max'] = d2.max().X
    d3['sum'] = d2.sum().Y
    d3['total'] = d2.count().Y
    d3['rate'] = d2.mean().Y
    d3['woe'], iv = get_woe_iv(d3, 'Bucket', 'sum')
    d4 = (d3.sort_values(by='min')).reset_index(drop=True)
    print("=" * 60)
    print(d4)
    return d4

# 分箱并计算woe和iv值
def feature_woe_iv(df, feature, target, n):
    X = df[feature]
    Y = df[target]
    d1 = mono_bin(Y, X, n)
    # 将分组映射到原来的特征上
    df['Bucket'] = pd.qcut(X, n, duplicates='drop')
    df['Bucket'] = df['Bucket'].apply(lambda x: str(x.left) + ',' + str(x.right))
    WOE_IV = df.groupby('Bucket').apply(lambda x: get_woe_iv(x, 'Bucket', target))
    WOE_IV.columns = ['WOE', 'IV']
    WOE_IV = WOE_IV.reset_index()
    WOE_IV = WOE_IV.rename(columns={'Bucket': feature})
    return WOE_IV

# 对需要分箱的特征进行分箱
features = ['dti', 'installment', 'employmentTitle', 'interestRate', 'annualIncome', 'revolBal', 'revolUtil', 'Creditage', 'loanAmnt','avg_income','avg_loanAmnt','mean_interestRate','rest_money','ficoRange_mean','rest_Revol']
target = 'isDefault'
n = 5 # 分箱个数
WOE_IV_df = pd.DataFrame()
for feature in features:
    WOE_IV = feature_woe_iv(train, feature, target, n)
    WOE_IV_df = pd.concat([WOE_IV_df, WOE_IV], axis=0)
    
# 输出所有特征的WOE和IV值
print(WOE_IV_df)

需要注意的是，对于特征的分箱个数，可以根据实际情况进行调整。可能需要多次尝试才能找到最优的分箱个数。