python自动分箱,计算woe,iv的实例代码

自动分箱、计算WOE和IV是数据预处理中常用的技术，可以帮助我们更好地理解数据，提高模型的预测能力。在本攻略中，我们将介绍如何使用Python实现自动分箱、计算WOE和IV的过程。

1. 数据准备

首先，我们需要准备一份数据集。在本攻略中，我们将使用一个名为“credit”的数据集，其中包含了一些客户的个人信息和信用评分。我们的目标是根据这些信息预测客户的信用违约情况。

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('credit.csv')

# 查看数据集的前5行
print(data.head())

2. 自动分箱

接下来，我们将使用Python实现自动分箱的过程。自动分箱是将连续变量离散化的过程，可以将连续变量转换为离散变量，从而更好地理解数据。

import pandas as pd
import numpy as np
 sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 定义自动分箱函数
def auto_bin(data, x, y, n=20, q=0.01, min_samples=100):
    """
    自动分箱函数
    :param data: 数据集
    :param x: 自变量
    :param y 因变量
    :param n: 分箱数量
    :param q: 分箱阈值
    :param min_samples: 最小样本数
    :return: 分箱结果
    """
    # 将数据按照自变量进行排序
    data = data[[x, y]].sort_values(x).reset(drop=True)

    # 计算每个分位点的值
    cut_points = np.arange(0, 1, q)
    cut_points = np.unique(np.quantile(data[x], cut_points))

    # 如果分位点数量小于分箱数量，则将分箱数量设置为分位点数量
    if len(cut_points) < n:
        n = len(cut_points)

    # 使用决策树进行分箱
    clf = DecisionTreeClassifier(max_leaf_nodes=n, min_samples_leaf=min_samples)
    clf.fit(data[[x]], data[y])
    bins = clf.tree_.threshold[clf.tree_.threshold > -2]

    # 如果分箱数量小于预设数量，则将分箱数量设置为实际数量
    if len(bins) < n - 1:
        n = len(bins) + 1

    # 将分箱结果转换为DataFrame格式
    bins = np.insert(bins, 0, -np.inf)
    bins = np.append(bins, np)
    bins = pd.DataFrame({'bin': range(1, len(bins)), 'min': bins[:-1], 'max': bins[1:]})

    # 计算每个分箱的WOE和IV值
    bins['good'] = data[ysum()
    bins['bad'] = data[y].count() - bins['good']
    bins['total'] = bins['good'] + bins['bad']
    bins['good_pct'] = bins['good'] / bins['good'].sum()
    bins['bad_pct'] = bins['bad'] / bins['bad'].sum()
    bins['total_pct'] = bins['total'] / bins['total'].sum()
    bins['woe'] = np.log(bins['good_pct'] / bins['bad_pct'])
    bins['iv'] = (bins['good_pct'] - bins['bad_pct']) * bins['woe']
    iv = bins['iv'].sum()

    # 返回分箱结果和IV值
    return bins,

# 使用自动分箱函数对数据进行分箱
bins, iv = auto_bin(data, 'age', 'default')

# 查看分箱结果
print(bins)

# 查看IV值
print(iv)

3. 计算WOE和IV

接下来，我们将使用Python计算每个分箱的WOE和IV值。WOE（Weight of Evidence）是一种衡量自变量对因变量的影响程度的指标，IV（Information Value）是一种衡量自变量对模型预测能力的影响程度的指标。

import pandas as pd
import numpy as np

#义计算WOE和IV的函数
def calc_woe_iv(data, x, y):
    """
    计算WOE和IV值
    :param data: 数据集
    :param x: 自变量
    :param y: 因变量
    :return: WOE和IV值
    """
    # 计算每个箱的WOE和IV值
    bins = data.groupby(x, as_index=False)[y].agg({'good': 'sum', 'bad': lambda x: x.count() - x.sum()})
    bins['total'] = bins['good'] + bins['bad']
 bins['good_pct'] = bins['good'] / bins['good'].sum()
    bins['bad_pct'] = bins['bad'] / bins['bad'].sum()
    bins['total_pct'] = bins['total'] / bins['total'].sum()
    bins['woe'] = np.log(bins['good_pct'] / bins['bad_pct'])
    bins['iv'] = (bins['good_pct'] - bins['bad_pct']) * bins['woe']
    iv =['iv'].sum()

    # 返回WOE和IV值
    return bins, iv

# 使用计算WOE和IV的函数对数据进行计算
bins, iv = calc_woe_iv(data, 'age_bin', 'default')

# 查看分箱结果
print(bins)

# 查看IV值
print(iv)

总结

自动分箱、计算WOE和IV是数据预处理中常用的技术，可以帮助我们更好地理解数据，提高模型的预测能力。在本攻略中，我们介绍了如何使用Python实现自动分箱、计算WOE和IV的过程。这些技术可以应用于各种类型的数据集，帮助我们更好地理解数据，提高模型的预测能力。