python calu_Python的Woe：Woe库功能的介绍、安装和使用,之,woewoe,库函数,简介,方法,详细,攻略...

Python之woe：woe库函数的简介、安装、使用方法之详细攻略

woe库函数的简介

woe转换工具主要用于信用评级的记分卡模型。在woe中，对变量进行分箱的原理类似于二叉决策树，其中决定如何划分的目标函数是iv值。特点如下：

基于IV准则的分裂树

丰富的模型评价方法

格式统一，输出方便

IV树的储存以备后续使用

1、离散值分箱原理

将每个值作为一个分组，计算个分组woe值，再计算IV值。

2、连续值分箱原理

计算将整体数据作为一个分组的IV值(命名为IV0)；

对所有值排序，根据最大，最小值平均划分100个取值区间(99个区间分割点，每个分割点可以将整体数据分割为左右两部分)；

针对每个分割点，尝试将左右两部分作为两个分组，计算IV值(如果此种分组中，左右有一个分组中数据少于总体数据量的5%，不计算此分组IV)。获取99中分组方式中的最大IV值(IVmax)；

假如此最大IV值(IVmax)大于不分组IV值的101%(IV0)，不进行分割。否则，以此分割点将数据整体分为左右两个组。每个组独立重新进行1步骤，进入下一轮循环。

根据记录所有分组点进行数据整体分组，计算IV。

woe库函数的安装

pip install woe

woe库函数的使用方法

1、woe模块功能树

|- __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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