Python之woe：woe庫的簡介、安裝、使用方法之詳細(xì)攻略

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目錄

woe庫的簡介

1、離散值分箱原理

2、連續(xù)值分箱原理

woe庫函數(shù)的安裝

woe庫函數(shù)的使用方法

1、woe模塊功能樹

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woe庫的簡介

? ? ? ?woe轉(zhuǎn)換工具主要用于信用評級的記分卡模型。在woe中，對變量進(jìn)行分箱的原理類似于二叉決策樹，其中決定如何劃分的目標(biāo)函數(shù)是iv值。特點(diǎn)如下：

• 基于IV準(zhǔn)則的分裂樹
• 豐富的模型評價(jià)方法
• 格式統(tǒng)一，輸出方便
• IV樹的儲存以備后續(xù)使用

官網(wǎng)：https://github.com/boredbird/woe

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1、離散值分箱原理

將每個(gè)值作為一個(gè)分組，計(jì)算個(gè)分組woe值，再計(jì)算IV值。

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2、連續(xù)值分箱原理

• 計(jì)算將整體數(shù)據(jù)作為一個(gè)分組的IV值（命名為IV0）；
• 對所有值排序，根據(jù)最大，最小值平均劃分100個(gè)取值區(qū)間（99個(gè)區(qū)間分割點(diǎn)，每個(gè)分割點(diǎn)可以將整體數(shù)據(jù)分割為左右兩部分）；
• 針對每個(gè)分割點(diǎn)，嘗試將左右兩部分作為兩個(gè)分組，計(jì)算IV值（如果此種分組中，左右有一個(gè)分組中數(shù)據(jù)少于總體數(shù)據(jù)量的5%，不計(jì)算此分組IV）。獲取99中分組方式中的最大IV值（IVmax）；
• 假如此最大IV值（IVmax）大于不分組IV值的101%（IV0），不進(jìn)行分割。否則，以此分割點(diǎn)將數(shù)據(jù)整體分為左右兩個(gè)組。每個(gè)組獨(dú)立重新進(jìn)行1步驟，進(jìn)入下一輪循環(huán)。
• 根據(jù)記錄所有分組點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)整體分組，計(jì)算IV。

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woe庫函數(shù)的安裝

pip install woe

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woe庫函數(shù)的使用方法

1、woe模塊功能樹

|- __init__ |- config.py | |-- config | |-- __init__ | |-- change_config_var_dtype() | |-- load_file() |- eval.py | |-- compute_ks() | |-- eval_data_summary() | |-- eval_feature_detail() | |-- eval_feature_stability() | |-- eval_feature_summary() | |-- eval_model_stability() | |-- eval_model_summary() | |-- eval_segment_metrics() | |-- plot_ks() | |-- proc_cor_eval() | |-- proc_validation() | |-- wald_test() |- feature_process.py | |-- binning_data_split() | |-- calculate_iv_split() | |-- calulate_iv() | |-- change_feature_dtype() | |-- check_point() | |-- fillna() | |-- format_iv_split() | |-- proc_woe_continuous() | |-- proc_woe_discrete() | |-- process_train_woe() | |-- process_woe_trans() | |-- search() | |-- woe_trans() |- ftrl.py | |-- FTRL() | |-- LR() |- GridSearch.py | |-- fit_single_lr() | |-- grid_search_lr_c() | |-- grid_search_lr_c_main() | |-- grid_search_lr_validation()

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python之woe：woe库的简介、安装、使用方法之详细攻略的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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