山东大学暑期项目实训-基于信用评分卡算法模型的个人信用评级系统的设计与实现-第四周-10（7月19日）

得出woe值和IV值后，通过柱状图对数据进行可视化输出。再自定义函数replace_woe，读取训练集，并将得到的woe值进行替换输出到新的文件WoeData里面。去除掉对因变量影响不明显的变量'SeriousDlqin2yrs', 'DebtRatio', 'MonthlyIncome_rf', 'NumberOfOpenCreditLinesAndLoans', 'NumberRealEstateLoansOrLines', 'NumberOfDependents'后通过对数据进行statsmodels包对数据进行逻辑回归运算，输出结果。最后利用sklearn.metrics，通过ROC曲线和AUC来评估模型的拟合能力得出最终的图，分析得出预测效果良好，正确率较高。

replace_woe函数

def replace_woe(series, bins, woe):list = []i = 0while i < len(series):value = series[i]j = len(bins) - 2m = len(bins) - 2while j >= 0:if value >= bins[j]:j = -1else:j -= 1m -= 1list.append(woe[m])i += 1return list

替换woe语句例子

df['MonthlyIncome_rf'] = Series(replace_woe(df['MonthlyIncome_rf'], MonthlyIncome_rf_bins, MonthlyIncome_rf_woe))

Logistics模型建立

data = pd.read_csv('WoeData.csv')Y = data['SeriousDlqin2yrs']
X = data.drop(['SeriousDlqin2yrs', 'DebtRatio', 'MonthlyIncome_rf', 'NumberOfOpenCreditLinesAndLoans','NumberRealEstateLoansOrLines', 'NumberOfDependents'], axis=1)
X1 = sm.add_constant(X)
logit = sm.Logit(Y, X1)
result = logit.fit()
print(result.summary())

模型检验

Y_test = test['SeriousDlqin2yrs']
X_test = test.drop(['SeriousDlqin2yrs', 'DebtRatio', 'MonthlyIncome_rf', 'NumberOfOpenCreditLinesAndLoans','NumberRealEstateLoansOrLines', 'NumberOfDependents'], axis=1)
X3 = sm.add_constant(X_test)
resu = result.predict(X3)
fpr, tpr, threshold = roc_curve(Y_test, resu)
rocauc = auc(fpr, tpr)
ax = plt.axes()
ax.set_facecolor("white")
plt.plot(fpr, tpr, 'b', label='AUC = %0.2f' % rocauc)
plt.legend(loc='lower right')
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'r--')
plt.xlim([0, 1])
plt.ylim([0, 1])
plt.ylabel('true')
plt.xlabel('false')

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