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Python三大评分卡之行为评分卡

Python爱好者社区 · 公众号 · Python · 2018-01-09 17:30

正文

请到「今天看啥」查看全文

变成115个特征了。

区分连续变量和分类变量：

正常机器学习的话，应该会进行one-hot编码和归一化了，但是评分卡的话，我还是用传统的卡方分箱和woe编码进行转换

关于卡方分箱，一个大神提供了解决思路，感兴趣的同学可以看：

https://www.aaai.org/Papers/AAAI/1992/AAAI92-019.pdf

https://github.com/lisette-espin/pychimerge

之后数据变成这样：

185列了。

IV排序后，选择IV>0.02的变量，共58个变量IV>0.02，不知道什么是IV的同学可以参考下我第一篇文章：利用lending_club数据创建申请评分卡

多变量分析，保留相关性低于阈值0.6的变量，剩余27个变量

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