1.Toad：基于 Python 的标准化评分卡模型
2.python怎么建立数据模型？
3.Python机器学习系列sklearn机器学习模型的保存---pickle法
4.sklearn：Python语言开发的通用机器学习库

Toad：基于 Python 的标准化评分卡模型

       大家好，我是东哥。

       在信贷风控领域，评分卡模型是最为常见和经典的工具。评分卡通过为信贷客户分配分数，依据不同的crm源码云部署业务场景（贷前、贷中、贷后和反欺诈）进行评估，最终通过设置阈值给出评估结果。与XGB等机器学习模型相比，评分卡通常采用逻辑回归，因为它具有很强的特征解释性，属于广义线性回归模型。

       今天要介绍的是一个开源评分卡工具——toad，它提供了一条龙服务，包括数据探索、特征分箱、筛选、WOE转换、建模、评估、分数转换等过程，极大地简化了建模人员的工作。toad的基本操作可以通过pip安装完成。

       首先，奇迹e源码使用read_csv读取数据，了解数据概览。在测试数据中，有万条记录，包含个特征。数据的时间跨度为年5月至7月，我们将使用3月和4月的数据作为训练样本，5月、6月、7月的数据作为跨期样本（OOT）进行验证。

       接下来，通过toad的EDA功能进行数据探索分析，包括统计性特征、缺失值、unique values等信息。在进行变量筛选时，可以使用toad的quality功能计算各种指标，如iv值、gini指数、熵等，结果按照iv值排序。对于数据量大或高维度数据，建议使用iv_only=True。同时，柒牌源码要删除主键、日期等高unique values且不用于建模的特征。

       在完成初步筛选后，通过toad.selection.select函数进一步筛选变量，根据阈值设置进行特征选择，最终保留个变量，并得到筛选后的数据集和被删除的变量列表。

       接下来是分箱过程，toad提供了多种分箱方法，包括等频分箱、等距分箱、卡方分箱、决策树分箱和最优分箱等。分箱结果对于WOE转换至关重要，toad支持数值型和离散型数据的分箱，并能单独处理空值。

       在完成分箱后，进行WOE转换，将数据转换为更容易解释的分数形式。通过观察分箱结果并进行调整，确保WOE转换后的分数具有良好的单调性。

       随后，应用逐步回归方法筛选特征，支持向前、KMPLAY源码输出向后和双向筛选。逐步回归通过使用sklearn的REF实现，通常情况下direction='both'效果最好。参数设置如正则化、样本权重等不在详细介绍范围内。

       完成建模后，使用逻辑回归对数据进行拟合，并计算预测结果。风控模型常用评价指标包括KS、AUC、PSI等。toad提供了快速实现这些评价指标的方法。

       评分卡转换是最后一步，将逻辑回归模型转换为标准评分卡，支持传入逻辑回归参数进行调整。

       toad还支持GBDT编码，作为GBDT与LR建模的前置，以提高模型学习效果。

       总结而言，toad提供了一套便捷的评分卡建模流程，大大简化了建模工作。在实际应用中，可以参考源码进行优化或扩展功能。

python怎么建立数据模型？

       Python数据建模的koparion网站源码一般过程可以大致分为以下几个步骤：

       1. 数据收集：首先需要收集数据。这可能包括从公开数据源、数据库、文件、API等获取数据。你可能需要选择适当的数据收集工具或库，如pandas的read_csv函数或requests库来从网站获取数据。

       2. 数据清洗：收集到的数据可能存在缺失值、错误值、重复值等问题，需要进行清洗。这一步通常包括删除重复行、填充缺失值、处理异常值等。可以使用Python的pandas库进行数据清洗。

       3. 数据预处理：数据预处理包括数据标准化、归一化、编码转换等步骤，以便于后续的数据分析。可以使用Python的pandas库进行数据预处理。

       4. 特征提取：根据研究问题和数据特点，从数据中提取出有用的特征。这可能包括数值特征、分类特征、时间序列特征等。可以使用Python的sklearn库进行特征提取。

       5. 模型选择与训练：根据研究问题和数据特点，选择合适的机器学习模型进行训练。常见的机器学习模型包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等。可以使用Python的sklearn库进行模型训练。

       6. 模型评估：使用适当的方法对模型进行评估，如准确率、召回率、AUC-ROC等指标。评估结果可以帮助你了解模型的性能，从而进行调整和优化。

       7. 模型应用与优化：将模型应用于实际问题中，并根据应用结果对模型进行优化和调整。

       拓展知识：

       Python由荷兰国家数学与计算机科学研究中心的吉多·范罗苏姆于年代初设计，作为一门叫作ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。 

       Python在各个编程语言中比较适合新手学习，Python解释器易于扩展，可以使用C、C++或其他可以通过C调用的语言扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

Python机器学习系列sklearn机器学习模型的保存---pickle法

       在Python机器学习系列中，sklearn库的pickle功能为我们提供了方便的模型保存与加载机制。pickle是Python标准库，它的序列化和反序列化功能使得模型的存储和复用变得简单易行。

       首先，通过pickle的pickle.dump()函数，我们可以将训练完成的模型序列化为一个.pkl文件，这个过程就是将复杂对象转化为可存储的字节流，便于后续的保存和传输。然后，当需要使用模型进行预测时，通过pickle.load()函数，我们可以从文件中反序列化出模型，恢复其原始状态。

       具体操作中，数据的划分是基础，通常将数据分为训练集和测试集。接着，利用训练集对模型进行训练，训练完成后，利用pickle.dump()保存模型。而在模型推理阶段，只需通过pickle.load()加载已保存的模型，输入测试集数据进行预测，以评估模型的性能。

       作者是一位在研究院从事数据算法研究的专家，拥有丰富的科研经验，曾在读研期间发表多篇SCI论文。他致力于分享Python、机器学习等领域的实践知识，以简洁易懂的方式帮助读者理解和应用，对于需要数据和源码的朋友，他鼓励直接联系他获取更多信息。

sklearn：Python语言开发的通用机器学习库

       sklearn，Python中的强大机器学习工具，对于实际项目应用，即便基础理论不足，也能通过API直接操作。它不仅是算法库的典范，其详尽文档如同《金刚经》般指导学习者入门。

       sklearn库的核心价值在于其广泛且完善的算法覆盖，以及易懂的文档设计。掌握基本的机器学习理论，结合sklearn提供的基础概念，如training data和model selection，就能有效利用其功能。它主要分为六个模块：分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理。

       实现机器学习项目通常分三步：数据预处理、模型构建与预测以及模型评估。以Iris数据集为例，通过数据划分、kNN分类，我们能快速上手sklearn的API。模型评估则涉及精确率、召回率等指标，确保模型效果。

       虽然深入理解sklearn需要一定的理论基础，但实际应用中，调用API而非底层实现更为常见。学习sklearn，可以分为三个层次：调用、调参和嚼透。初期只需掌握基本调用，随着经验积累，再逐步深入理解算法细节和调优。

       总结来说，sklearn是一个实用且强大的工具，适合初学者快速入门机器学习。在实际应用中，利用现有的库和理解源码是更明智的选择。而对于更深层次的理解，可以参考《全栈数据之门》或其他相关书籍。