评级python_如何提高信用评分的方法

激活谷笔记 • 2025-01-05 11:36 • 阅读 22

在Python中开发信用评分模型通常遵循以下步骤：

数据获取

获取存量客户和潜在客户的数据。

存量客户是已经开展融资业务的客户，潜在客户是未来可能开展业务的客户。

数据预处理

数据清洗，包括处理缺失值和异常值。

使用`describe（）`函数了解数据集的统计信息，如均值、中位数和缺失值数量。

探索性数据分析（EDA）

使用直方图和箱形图等工具来描述样本总体情况。

变量选择

通过统计学方法筛选出对违约状态影响显著的指标。

模型开发

变量分段、WOE（证据权重）变换和逻辑回归估算。

模型评估

评估模型的区分能力、预测能力和稳定性。

信用评分

根据逻辑回归系数和WOE确定信用评分方法，将Logistic模型转换为标准评分形式。

建立评分系统

根据信用评分方法建立自动信用评分系统。

 导入必要的库 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import classification_report 加载数据 data = pd.read_csv（'cs-training.csv'） 数据预处理（示例：处理缺失值） data = data.dropna（） 划分训练集和测试集 X = data.drop（'loan_status', axis=1） y = data['loan_status'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split（X, y, test_size=0.25, random_state=1234） 模型训练 model = LogisticRegression（） model.fit（X_train, y_train） 模型评估 predictions = model.predict（X_test） print（classification_report（y_test, predictions））

请注意，上述代码仅为一个基本示例，实际开发中需要根据具体情况进行调整，包括特征选择、模型参数调优、特征工程等。