python机器学习之用逻辑回归制作评分卡（个人消费类贷款数据案例实战）
2024-05-10 11:10:58
评分卡
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一个完整的模型开发流程，需要有以下流程：
一、数据清洗
1、导库，获取数据
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR#其实日常在导库的时候，并不是一次性能够知道我们要用的所有库的。
#通常都是在建模过程中逐渐导入需要的库。
data = pd.read_csv('../数据/rankingcard.csv',index_col=0)
data.head()
2、探索数据与数据预处理
#观察数据结构
data.shape#(150000, 11)
data.info()
特征和标签含义
去除重复值，并且恢复索引
#去除重复值
data.drop_duplicates(inplace=True)#inplace=True表示替换原数据data.info()#删除之后千万不要忘记，恢复索引
data.index = range(data.shape[0])data.info()
填补缺失值
#探索缺失值
data.info()
data.isnull().sum()/data.shape[0]#得到缺失值的比例
#data.isnull().mean()#上一行代码的另一种形式书写
使用随机森林填补缺失值
def fill_missing_rf(X,y,to_fill):"""使用随机森林填补一个特征的缺失值的函数参数：X：要填补的特征矩阵y：完整的，没有缺失值的标签to_fill：字符串，要填补的那一列的名称"""#构建我们的新特征矩阵和新标签df = X.copy()fill = df.loc[:,to_fill]df = pd.concat([df.loc[:,df.columns != to_fill],pd.DataFrame(y)],axis=1)# 找出我们的训练集和测试集Ytrain = fill[fill.notnull()]Ytest = fill[fill.isnull()]Xtrain = df.iloc[Ytrain.index,:]Xtest = df.iloc[Ytest.index,:]#用随机森林回归来填补缺失值from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor as rfrrfr = rfr(n_estimators=100)rfr = rfr.fit(Xtrain, Ytrain)Ypredict = rfr.predict(Xtest)return Ypredict
X = data.iloc[:,1:]
y = data["SeriousDlqin2yrs"]#y = data.iloc[:,0]
X.shape#(149391, 10)#=====[TIME WARNING:1 min]=====#
y_pred = fill_missing_rf(X,y,"MonthlyIncome")#注意可以通过以下代码检验数据是否数量相同
# y_pred.shape == data.loc[data.loc[:,"MonthlyIncome"].isnull(),"MonthlyIncome"].shape#确认我们的结果合理之后，我们就可以将数据覆盖了
data.loc[data.loc[:,"MonthlyIncome"].isnull(),"MonthlyIncome"] = y_preddata.info()
3、描述性统计处理异常值
描述性统计
#描述性统计
# data.describe()
data.describe([0.01,0.1,0.25,.5,.75,.9,.99]).T
#异常值也被我们观察到，年龄的最小值居然有0，这不符合银行的业务需求，即便是儿童账户也要至少8岁，我们可以
# 查看一下年龄为0的人有多少
(data["age"] == 0).sum()
#发现只有一个人年龄为0，可以判断这肯定是录入失误造成的，可以当成是缺失值来处理，直接删除掉这个样本
data = data[data["age"] != 0]"""
另外，有三个指标看起来很奇怪："NumberOfTime30-59DaysPastDueNotWorse"
"NumberOfTime60-89DaysPastDueNotWorse"
"NumberOfTimes90DaysLate"这三个指标分别是“过去两年内出现35-59天逾期但是没有发展的更坏的次数”，“过去两年内出现60-89天逾期但是没
有发展的更坏的次数”,“过去两年内出现90天逾期的次数”。这三个指标，在99%的分布的时候依然是2，最大值却是
98，看起来非常奇怪。一个人在过去两年内逾期35~59天98次，一年6个60天，两年内逾期98次这是怎么算出来的？我们可以去咨询业务人员，请教他们这个逾期次数是如何计算的。如果这个指标是正常的，那这些两年内逾期了98次的
客户，应该都是坏客户。在我们无法询问他们情况下，我们查看一下有多少个样本存在这种异常："""
data[data.loc[:,"NumberOfTimes90DaysLate"] > 90]
data[data.loc[:,"NumberOfTimes90DaysLate"] > 90].count()
data.loc[:,"NumberOfTimes90DaysLate"].value_counts()#有225个样本存在这样的情况，并且这些样本，我们观察一下，标签并不都是1，他们并不都是坏客户。因此，我们基
# 本可以判断，这些样本是某种异常，应该把它们删除。data = data[data.loc[:,"NumberOfTimes90DaysLate"] < 90]
#一定要恢复索引
data.index = range(data.shape[0])
data.info()
4、样本不均衡问题
#探索标签的分布
X = data.iloc[:,1:]
y = data.iloc[:,0]y.value_counts()#查看每一类别值得数据量，查看样本是否均衡n_sample = X.shape[0]n_1_sample = y.value_counts()[1]
n_0_sample = y.value_counts()[0]print('样本个数：{}; 1占{:.2%}; 0占{:.2%}'.format(n_sample,n_1_sample/n_sample,n_0_sample/n_sample))
#样本个数：149165; 1占6.62%; 0占93.38%
使用采样方法来平衡样本
#如果报错，就在prompt安装：pip install imblearn
import imblearn
#imblearn是专门用来处理不平衡数据集的库，在处理样本不均衡问题中性能高过sklearn很多
#imblearn里面也是一个个的类，也需要进行实例化，fit拟合，和sklearn用法相似from imblearn.over_sampling import SMOTEsm = SMOTE(random_state=42) #实例化
X,y = sm.fit_sample(X,y)n_sample_ = X.shape[0]#278584pd.Series(y).value_counts()n_1_sample = pd.Series(y).value_counts()[1]
n_0_sample = pd.Series(y).value_counts()[0]print('样本个数：{}; 1占{:.2%}; 0占{:.2%}'.format(n_sample_,n_1_sample/n_sample_,n_0_sample/n_sample_))
#样本个数：278584; 1占50.00%; 0占50.00%
5、分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = pd.DataFrame(X)
y = pd.DataFrame(y)X_train, X_vali, Y_train, Y_vali = train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=420)
model_data = pd.concat([Y_train, X_train], axis=1)#训练数据构建模型
model_data.index = range(model_data.shape[0])
model_data.columns = data.columnsvali_data = pd.concat([Y_vali, X_vali], axis=1)#验证集
vali_data.index = range(vali_data.shape[0])
vali_data.columns = data.columnsmodel_data.to_csv(r".\model_data.csv")#训练数据
vali_data.to_csv(r".\vali_data.csv")#验证数据二、分箱
为了衡量特征上的信息量以及特征对预测函数的贡献，银行业定义了概念Information value(IV)：
其中N是这个特征上箱子的个数，i代表每个箱子， good%是这个箱内的优质客户（标签为0的客户）占整个特征中所有优质客户的比例， bad%是这个箱子里的坏客户（就是那些会违约，标签为1的那些客户）占整个特征中所有坏客户的比例，而 WOEi则写作：
IV代表的意义是我们特征上的信息量以及这个特征对模型的贡献，由下表来控制:
IV并非越大越好，我们想要找到IV的大小和箱子个数的平衡点。箱子越多，IV必然越小，因为信息损失会非常多，所以，我们会对特征进行分箱，然后计算每 个特征在每个箱子数目下的WOE值，利用IV值的曲线，找出合适的分箱个数。
分箱步骤：
1）我们首先把连续型变量分成一组数量较多的分类型变量，比如，将几万个样本分成100组，或50组
2）确保每一组中都要包含两种类别的样本，否则IV值会无法计算
3）我们对相邻的组进行卡方检验，卡方检验的P值很大的组进行合并，直到数据中的组数小于设定的N箱为止
4）我们让一个特征分别分成[2,3,4…20]箱，观察每个分箱个数下的IV值如何变化，找出最适合的分箱个数
5）分箱完毕后，我们计算每个箱的WOE值， bad%，观察分箱效果
这些步骤都完成后，我们可以对各个特征都进行分箱，然后观察每个特征的IV值，以此来挑选特征。
下面代码仅供学习 参考，版权来自Hsiaofei Tsien。不得作为商用。
1、等频分箱
# dataframe["列名"]
#当这个列存在的时候，就是索引；当这个列名不存在的时候，DataFrame会自动生成叫做这个列名的一个新的列#按照等频对需要分箱的列进行分箱#“age”为例子
model_data["qcut"], updown = pd.qcut(model_data["age"], retbins=True, q=20)#等频分箱"""
pd.qcut，基于分位数的分箱函数，本质是将连续型变量离散化
只能够处理一维数据。返回箱子的上限和下限
参数q：要分箱的个数
参数retbins=True来要求同时返回结构为索引为样本索引，元素为分到的箱子的Series
现在返回两个值：每个样本属于哪个箱子，以及所有箱子的上限和下限
"""
#在这里时让model_data新添加一列叫做“分箱”，这一列其实就是每个样本所对应的箱子
model_data.head()
model_data["qcut"]
model_data["qcut"].value_counts()#所有箱子的上限和下限
updown
2、确保每个箱中都有0和1
# 统计每个分箱中0和1的数量
# 这里使用了数据透视表的功能groupby
coount_y0 = model_data[model_data["SeriousDlqin2yrs"] == 0].groupby(by="qcut").count()["SeriousDlqin2yrs"]coount_y1 = model_data[model_data["SeriousDlqin2yrs"] == 1].groupby(by="qcut").count()["SeriousDlqin2yrs"]#num_bins值分别为每个区间的上界，下界，0出现的次数，1出现的次数
num_bins = [*zip(updown,updown[1:],coount_y0,coount_y1)]#注意zip会按照最短列来进行结合
num_bins
0 in num_bins[0][2:]
for i in range(20):#如果第一个组没有包含正样本或负样本，向后合并if 0 in num_bins[0][2:]:num_bins[0:2] = [(num_bins[0][0],num_bins[1][1],num_bins[0][2]+num_bins[1][2],num_bins[0][3]+num_bins[1][3])]continue"""合并了之后，第一行的组是否一定有两种样本了呢？不一定如果原本的第一组和第二组都没有包含正样本，或者都没有包含负样本，那即便合并之后，第一行的组也还是没有包含两种样本所以我们在每次合并完毕之后，还需要再检查，第一组是否已经包含了两种样本这里使用continue跳出了本次循环，开始下一次循环，所以回到了最开始的for i in range(20), 让i+1这就跳过了下面的代码，又从头开始检查，第一组是否包含了两种样本如果第一组中依然没有包含两种样本，则if通过，继续合并，每合并一次就会循环检查一次，最多合并20次如果第一组中已经包含两种样本，则if不通过，就开始执行下面的代码"""#已经确认第一组中肯定包含两种样本了，如果其他组没有包含两种样本，就向前合并#此时的num_bins已经被上面的代码处理过，可能被合并过，也可能没有被合并#但无论如何，我们要在num_bins中遍历，所以写成in range(len(num_bins))for i in range(len(num_bins)):if 0 in num_bins[i][2:]:num_bins[i-1:i+1] = [(num_bins[i-1][0],num_bins[i][1],num_bins[i-1][2]+num_bins[i][2],num_bins[i-1][3]+num_bins[i][3])]break#如果对第一组和对后面所有组的判断中，都没有进入if去合并，则提前结束所有的循环else:break"""这个break，只有在if被满足的条件下才会被触发也就是说，只有发生了合并，才会打断for i in range(len(num_bins))这个循环为什么要打断这个循环？因为我们是在range(len(num_bins))中遍历但合并发生后，len(num_bins)发生了改变，但循环却不会重新开始举个例子，本来num_bins是5组，for i in range(len(num_bins))在第一次运行的时候就等于for i in range(5)range中输入的变量会被转换为数字，不会跟着num_bins的变化而变化，所以i会永远在[0,1,2,3,4]中遍历进行合并后，num_bins变成了4组，已经不存在=4的索引了，但i却依然会取到4，循环就会报错因此在这里，一旦if被触发，即一旦合并发生，我们就让循环被破坏，使用break跳出当前循环循环就会回到最开始的for i in range(20)中此时判断第一组是否有两种标签的代码不会被触发，但for i in range(len(num_bins))却会被重新运行这样就更新了i的取值，循环就不会报错了"""
3、定义WOE和IV函数
#计算WOE和BAD RATE
#BAD RATE与bad%不是一个东西
#BAD RATE是一个箱中，坏的样本所占的比例 (bad/total)
#而bad%是一个箱中的坏样本占整个特征中的坏样本的比例def get_woe(num_bins):# 通过 num_bins 数据计算 woecolumns = ["min","max","count_0","count_1"]df = pd.DataFrame(num_bins,columns=columns)df["total"] = df.count_0 + df.count_1#一个箱子当中所有的样本数df["percentage"] = df.total / df.total.sum()#一个箱子里的样本数，占所有样本的比例df["bad_rate"] = df.count_1 / df.total#一个箱子坏样本的数量占一个箱子里边所有样本数的比例df["good%"] = df.count_0/df.count_0.sum()df["bad%"] = df.count_1/df.count_1.sum()df["woe"] = np.log(df["good%"] / df["bad%"])return df#计算IV值
def get_iv(df):rate = df["good%"] - df["bad%"]iv = np.sum(rate * df.woe)return iv
4、卡方检验，合并箱体，画出IV曲线
num_bins_ = num_bins.copy()import matplotlib.pyplot as plt
import scipyIV = []
axisx = []while len(num_bins_) > 2:#大于设置的最低分箱个数pvs = []#获取 num_bins_两两之间的卡方检验的置信度（或卡方值）for i in range(len(num_bins_)-1):x1 = num_bins_[i][2:]x2 = num_bins_[i+1][2: ]# 0 返回 chi2 值，1 返回 p 值。pv = scipy.stats.chi2_contingency([x1,x2])[1]#p值# chi2 = scipy.stats.chi2_contingency([x1,x2])[0]#计算卡方值pvs.append(pv)# 通过 p 值进行处理。合并 p 值最大的两组i = pvs.index(max(pvs))num_bins_[i:i+2] = [(num_bins_[i][0],num_bins_[i+1][1],num_bins_[i][2]+num_bins_[i+1][2],num_bins_[i][3]+num_bins_[i+1][3])]bins_df = get_woe(num_bins_)axisx.append(len(num_bins_))IV.append(get_iv(bins_df))plt.figure()
plt.plot(axisx,IV)
plt.xticks(axisx)
plt.xlabel("number of box")
plt.ylabel("IV")
plt.show()
#选择转折点处，也就是下坠最快的折线点，所以这里对于age来说选择箱数为6
5、 用最佳分箱个数分箱，并验证分箱结果
def get_bin(num_bins_,n):while len(num_bins_) > n:pvs = []for i in range(len(num_bins_)-1):x1 = num_bins_[i][2:]x2 = num_bins_[i+1][2:]pv = scipy.stats.chi2_contingency([x1,x2])[1]# chi2 = scipy.stats.chi2_contingency([x1,x2])[0]pvs.append(pv)i = pvs.index(max(pvs))num_bins_[i:i+2] = [(num_bins_[i][0],num_bins_[i+1][1],num_bins_[i][2]+num_bins_[i+1][2],num_bins_[i][3]+num_bins_[i+1][3])]return num_bins_afterbins = get_bin(num_bins,6)afterbins
bins_df = get_woe(num_bins)bins_df
#希望每组的bad_rate相差越大越好；
# woe差异越大越好，应该具有单调性，随着箱的增加，要么由正到负，要么由负到正，只能有一个转折过程；
# 如果woe值大小变化是有两个转折，比如呈现w型，证明分箱过程有问题
# num_bins保留的信息越多越好
6、将选取最佳分箱个数的过程包装为函数
def graphforbestbin(DF, X, Y, n=5,q=20,graph=True):'''自动最优分箱函数，基于卡方检验的分箱参数：DF: 需要输入的数据X: 需要分箱的列名Y: 分箱数据对应的标签 Y 列名n: 保留分箱个数q: 初始分箱的个数graph: 是否要画出IV图像区间为前开后闭 (]'''DF = DF[[X,Y]].copy()DF["qcut"],bins = pd.qcut(DF[X], retbins=True, q=q,duplicates="drop")coount_y0 = DF.loc[DF[Y]==0].groupby(by="qcut").count()[Y]coount_y1 = DF.loc[DF[Y]==1].groupby(by="qcut").count()[Y]num_bins = [*zip(bins,bins[1:],coount_y0,coount_y1)]for i in range(q):if 0 in num_bins[0][2:]:num_bins[0:2] = [(num_bins[0][0],num_bins[1][1],num_bins[0][2]+num_bins[1][2],num_bins[0][3]+num_bins[1][3])]continuefor i in range(len(num_bins)):if 0 in num_bins[i][2:]:num_bins[i-1:i+1] = [(num_bins[i-1][0],num_bins[i][1],num_bins[i-1][2]+num_bins[i][2],num_bins[i-1][3]+num_bins[i][3])]breakelse:breakdef get_woe(num_bins):columns = ["min","max","count_0","count_1"]df = pd.DataFrame(num_bins,columns=columns)df["total"] = df.count_0 + df.count_1df["percentage"] = df.total / df.total.sum()df["bad_rate"] = df.count_1 / df.totaldf["good%"] = df.count_0/df.count_0.sum()df["bad%"] = df.count_1/df.count_1.sum()df["woe"] = np.log(df["good%"] / df["bad%"])return dfdef get_iv(df):rate = df["good%"] - df["bad%"]iv = np.sum(rate * df.woe)return ivIV = []axisx = []while len(num_bins) > n:pvs = []for i in range(len(num_bins)-1):x1 = num_bins[i][2:]x2 = num_bins[i+1][2:]pv = scipy.stats.chi2_contingency([x1,x2])[1]pvs.append(pv)i = pvs.index(max(pvs))num_bins[i:i+2] = [(num_bins[i][0],num_bins[i+1][1],num_bins[i][2]+num_bins[i+1][2],num_bins[i][3]+num_bins[i+1][3])]bins_df = pd.DataFrame(get_woe(num_bins))axisx.append(len(num_bins))IV.append(get_iv(bins_df))if graph:plt.figure()plt.plot(axisx,IV)plt.xticks(axisx)plt.xlabel("number of box")plt.ylabel("IV")plt.show()return bins_df
7、对所有特征进行分箱选择
model_data.columnsfor i in model_data.columns[1:-1]:print(i)graphforbestbin(model_data,i,"SeriousDlqin2yrs",n=2,q=20)
不能自动分箱的变量自己观察然后手写
auto_col_bins = {"RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines":6,"age":5,"DebtRatio":4,"MonthlyIncome":3,"NumberOfOpenCreditLinesAndLoans":5}#不能使用自动分箱的变量
hand_bins = {"NumberOfTime30-59DaysPastDueNotWorse":[0,1,2,13],"NumberOfTimes90DaysLate":[0,1,2,17],"NumberRealEstateLoansOrLines":[0,1,2,4,54],"NumberOfTime60-89DaysPastDueNotWorse":[0,1,2,8],"NumberOfDependents":[0,1,2,3]}#保证区间覆盖使用 np.inf替换最大值，用-np.inf替换最小值
#原因：比如一些新的值出现，例如家庭人数为30，以前没出现过，改成范围为极大值之后，这些新值就都能分到箱里边了
hand_bins = {k:[-np.inf,*v[:-1],np.inf] for k,v in hand_bins.items()}
接下来对所有特征按照选择的箱体个数和手写的分箱范围进行分箱：
bins_of_col = {}# 生成自动分箱的分箱区间和分箱后的 IV 值for col in auto_col_bins:bins_df = graphforbestbin(model_data,col,"SeriousDlqin2yrs",n=auto_col_bins[col]#使用字典的性质来取出每个特征所对应的箱的数量,q=20,graph=False)bins_list = sorted(set(bins_df["min"]).union(bins_df["max"]))#保证区间覆盖使用 np.inf 替换最大值 -np.inf 替换最小值bins_list[0],bins_list[-1] = -np.inf,np.infbins_of_col[col] = bins_list#合并手动分箱数据
bins_of_col.update(hand_bins)bins_of_col
三、计算各箱的WOE并映射到数据中
data = model_data.copy()#函数pd.cut，可以根据已知的分箱间隔把数据分箱
#参数为 pd.cut(数据，以列表表示的分箱间隔)
data = data[["age","SeriousDlqin2yrs"]].copy()data["cut"] = pd.cut(data["age"],[-np.inf, 48.49986200790144, 58.757170160044694, 64.0, 74.0, np.inf])data.head()#将数据按分箱结果聚合，并取出其中的标签值
data.groupby("cut")["SeriousDlqin2yrs"].value_counts()#使用unstack()来将树状结构变成表状结构
data.groupby("cut")["SeriousDlqin2yrs"].value_counts().unstack()bins_df = data.groupby("cut")["SeriousDlqin2yrs"].value_counts().unstack()bins_df["woe"] = np.log((bins_df[0]/bins_df[0].sum())/(bins_df[1]/bins_df[1].sum()))bins_df
包装成函数
def get_woe(df,col,y,bins):df = df[[col,y]].copy()df["cut"] = pd.cut(df[col],bins)bins_df = df.groupby("cut")[y].value_counts().unstack()woe = bins_df["woe"] = np.log((bins_df[0]/bins_df[0].sum())/(bins_df[1]/bins_df[1].sum()))return woe#将所有特征的WOE存储到字典当中
woeall = {}
for col in bins_of_col:woeall[col] = get_woe(model_data,col,"SeriousDlqin2yrs",bins_of_col[col])woeall
把所有WOE映射到原始数据中：
#不希望覆盖掉原本的数据，创建一个新的DataFrame，索引和原始数据model_data一模一样
model_woe = pd.DataFrame(index=model_data.index)#将原数据分箱后，按箱的结果把WOE结构用map函数映射到数据中
model_woe["age"] = pd.cut(model_data["age"],bins_of_col["age"]).map(woeall["age"])#对所有特征操作可以写成：
for col in bins_of_col:model_woe[col] = pd.cut(model_data[col],bins_of_col[col]).map(woeall[col])#将标签补充到数据中
model_woe["SeriousDlqin2yrs"] = model_data["SeriousDlqin2yrs"]#这就是我们的建模数据了
model_woe.head()
四、建模与模型验证
处理测试集
vali_woe = pd.DataFrame(index=vali_data.index)for col in bins_of_col:vali_woe[col] = pd.cut(vali_data[col],bins_of_col[col]).map(woeall[col])
vali_woe["SeriousDlqin2yrs"] = vali_data["SeriousDlqin2yrs"]vali_X = vali_woe.iloc[:,:-1]
vali_y = vali_woe.iloc[:,-1]
开始建模
X = model_woe.iloc[:,:-1]
y = model_woe.iloc[:,-1]from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LRlr = LR().fit(X,y)
lr.score(vali_X,vali_y)#0.8641356370249832
返回的结果一般，我们可以试着使用C和max_iter的学习曲线把逻辑回归的效果调上去。
c_1 = np.linspace(0.01,1,20)
c_2 = np.linspace(0.01,0.2,20)score = []
for i in c_1: lr = LR(solver='liblinear',C=i).fit(X,y)score.append(lr.score(vali_X,vali_y))
plt.figure()
plt.plot(c_1,score)
plt.show()lr.n_iter_#array([7], dtype=int32)score = []
for i in [1,2,3,4,5,6]: lr = LR(solver='liblinear',C=0.025,max_iter=i).fit(X,y)score.append(lr.score(vali_X,vali_y))
plt.figure()
plt.plot([1,2,3,4,5,6],score)
plt.show()
尽管从准确率来看，我们的模型效果属于一般，但我们可以来看看ROC曲线上的结果。
import scikitplot as skplt#%%cmd
#pip install scikit-plotvali_proba_df = pd.DataFrame(lr.predict_proba(vali_X))
skplt.metrics.plot_roc(vali_y, vali_proba_df,plot_micro=False,figsize=(6,6),plot_macro=False)
五、制作评分卡
评分卡的分数，由下面公式计算：
用numpy求出AB值
B = 20/np.log(2)
A = 600 + B*np.log(1/60)B,A
将截距作为log带入公式进行计算
base_score = A - B*lr.intercept_#lr.intercept_：截距
base_score#array([481.56390143])score_age = woeall["age"] * (-B*lr.coef_[0][1])#lr.coef_：每一个特征建模之后得出的系数
score_age#"age"特征中每个箱对应的分数
通过循环，将所有特征的评分卡内容全部一次性写往一个本地文件ScoreData.csv：
file = "./ScoreData.csv"#open是用来打开文件的python命令，第一个参数是文件的路径+文件名，如果你的文件是放在根目录下，则你只需要文件名就好
#第二个参数是打开文件后的用途，"w"表示用于写入，通常使用的是"r"，表示打开来阅读
#首先写入基准分数
#之后使用循环，每次生成一组score_age类似的分档和分数，不断写入文件之中with open(file,"w") as fdata:fdata.write("base_score,{}\n".format(base_score))
for i,col in enumerate(X.columns):#[*enumerate(X.columns)]score = woeall[col] * (-B*lr.coef_[0][i])score.name = "Score"score.index.name = colscore.to_csv(file,header=True,mode="a")
数据保存以后效果：
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