视频作者：菜菜TsaiTsai
链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili

在银行借贷场景中，评分卡是一种以分数形式来衡量一个客户的信用风险大小的手段，它衡量向别人借钱的人（受信人，需要融资的公司）不能如期履行合同中的还本付息责任，并让借钱给别人的人（授信人，银行等金融机构）造成经济损失的可能性。一般来说，评分卡打出的分数越高，客户的信用越好，风险越小。

“评分卡”其实是指A卡，又称为申请者评级模型，主要应用于相关融资类业务中新用户的主体评级，即判断金融机构是否应该借钱给一个新用户，如果这个人的风险太高，我们可以拒绝贷款。
今天我们以个人消费类贷款数据，来为大家简单介绍A卡的建模和制作流程，由于时间有限，我们的核心会在”数据清洗“和“模型开发”上。模型检验与评估也非常重要，但是在今天的课中，内容已经太多，我们就不再去赘述了。

导库，获取数据

# 其实日常在导库的时候，并不是一次性能够知道我们要用的所有库的。通常都是在建模过程中逐渐导入需要的库。
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR

在银行系统中，这个数据通常使来自于其他部门的同事的收集，因此千万别忘记抓住给你数据的人，问问她/他各个项都是什么含义。通常来说，当特征非常多的时候（比如几百个），都会有一个附带的excel或pdf文档给到你，备注了各个特征都是什么含义。这种情况下其实要一个个去看还是非常困难，所以如果特征很多，建议先用算法降维，具体参考“2.2.2 逻辑回归中的特征工程”，剩余的特征再看是什么含义，再人工筛选

探索数据与数据预处理

在这一步我们要样本总体的大概情况，比如查看缺失值，量纲是否统一，是否需要做哑变量等等。其实数据的探索和数据的预处理并不是完全分开的，并不一定非要先做哪一个，因此这个顺序只是供大家参考。

data = pd.read_csv(r'D:\ObsidianWorkSpace\SklearnData\rankingcard.csv',index_col=0)data.shape
---
(150000, 11)data.info()
---

Int64Index: 150000 entries, 1 to 150000
Data columns (total 11 columns):
SeriousDlqin2yrs                        150000 non-null int64
RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines    150000 non-null float64
age                                     150000 non-null int64
NumberOfTime30-59DaysPastDueNotWorse    150000 non-null int64
DebtRatio                               150000 non-null float64
MonthlyIncome                           120269 non-null float64
NumberOfOpenCreditLinesAndLoans         150000 non-null int64
NumberOfTimes90DaysLate                 150000 non-null int64
NumberRealEstateLoansOrLines            150000 non-null int64
NumberOfTime60-89DaysPastDueNotWorse    150000 non-null int64
NumberOfDependents                      146076 non-null float64
dtypes: float64(4), int64(7)
memory usage: 13.7 MB

去除重复值

现实数据，尤其是银行业数据，可能会存在的一个问题就是样本重复，即有超过一行的样本所显示的所有特征都一样。有时候可能时人为输入重复，有时候可能是系统录入重复，总而言之我们必须对数据进行去重处理。尤其是银行业数据经常是几百个特征，所有特征都一样的可能性是微乎其微的。即便真的出现了如此极端的情况，我们也可以当作是少量信息损失，将这条记录当作重复值除去。

data.drop_duplicates(inplace=True)# 删除数据后不要忘记恢复索引
data.index = range(data.shape[0])data.info()
---

RangeIndex: 149391 entries, 0 to 149390
Data columns (total 11 columns):
SeriousDlqin2yrs                        149391 non-null int64
RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines    149391 non-null float64
age                                     149391 non-null int64
NumberOfTime30-59DaysPastDueNotWorse    149391 non-null int64
DebtRatio                               149391 non-null float64
MonthlyIncome                           120170 non-null float64
NumberOfOpenCreditLinesAndLoans         149391 non-null int64
NumberOfTimes90DaysLate                 149391 non-null int64
NumberRealEstateLoansOrLines            149391 non-null int64
NumberOfTime60-89DaysPastDueNotWorse    149391 non-null int64
NumberOfDependents                      145563 non-null float64
dtypes: float64(4), int64(7)
memory usage: 12.5 MB

关于drop_duplicates()

drop_duplicates(["subset: 'Hashable | Sequence[Hashable] | None' = None", 'keep: "Literal[\'first\'] | Literal[\'last\'] | Literal[False]" = \'first\'', "inplace: 'bool' = False", "ignore_index: 'bool' = False"],
) -> 'DataFrame | None'
# 默认情况下，删除所有完全相同的行，保留最上面的一行
# subset：列表，列表中的元素对应DataFrame的列名，只要指定的列元素相同，就认为这两行相同
# keep：默认'first'，对于有重复的行，保留最上面的一行，删除其余行；'last'，保留最下面的一行
# inplace：是否返回新的DataFrame，默认True，填False，则修改原数据

import pandas as pda = pd.DataFrame([[1,2,3,4],[2,3,4,5],[1,3,3,7],[2,3,4,5]],columns=['a','b','c','d'])
a
---a	b	c	d
0	1	2	3	4
1	2	3	4	5
2	1	3	3	7
3	2	3	4	5a.drop_duplicates() # 默认
---a	b	c	d
0	1	2	3	4
1	2	3	4	5
2	1	3	3	7a.drop_duplicates(['a','c'],keep='last') # 指定列
---a	b	c	d
2	1	3	3	7
3	2	3	4	5

填补缺失值

data.isnull().sum()/data.shape[0]
# 或者是data.isnull().mean()
---
SeriousDlqin2yrs                        0.000000
RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines    0.000000
age                                     0.000000
NumberOfTime30-59DaysPastDueNotWorse    0.000000
DebtRatio                               0.000000
MonthlyIncome                           0.195601
NumberOfOpenCreditLinesAndLoans         0.000000
NumberOfTimes90DaysLate                 0.000000
NumberRealEstateLoansOrLines            0.000000
NumberOfTime60-89DaysPastDueNotWorse    0.000000
NumberOfDependents                      0.025624
dtype: float64

第二个要面临的问题，就是缺失值。在这里我们需要填补的特征是“收入”和“家属人数”。“家属人数”缺失很少，仅缺失了大约2.5%，可以考虑直接删除，或者使用均值来填补。“收入”缺失了几乎20%，并且我们知道，“收入”必然是一个对信用评分来说很重要的因素，因此这个特征必须要进行填补。在这里，我们使用均值填补“家属人数”。

data['NumberOfDependents'].fillna(data['NumberOfDependents'].mean(),inplace=True)

关于fillna()。fillna可以用于DataFrame，但一般我们用于Series

fillna(["value: 'object | ArrayLike | None' = None", "method: 'FillnaOptions | None' = None", 'axis=None', 'inplace=False', 'limit=None', 'downcast=None'],
) -> 'Series | None'
# value：缺失值处填补什么，可以是数字，字典等
# 字典对象常用于DataFrame，键是columns，值是填补成什么
# method：默认None，指定一个值去替换缺失值，此时value必须有指定值；pad/ffill：用前一个非缺失值去填充该缺失值；backfill/bfill：用下一个非缺失值填充该缺失值
# 注意method和value必须填其中一个，而且两者不同冲突
# axis：主要用于DataFrame，axis=0为填充行，axis=1为填充列
# limit：限制填充个数，默认不限制。对于Series是填充空值的个数，对于DataFrame是每一行/列填充的个数（感觉对DF没啥用）
# inplace：都一样

对于Series

import pandas as pd
import numpy as npa = pd.Series([0,1,np.nan,2,np.nan])
a
---
0    0.0
1    1.0
2    NaN
3    2.0
4    NaN
dtype: float64a.fillna(0,limit=1)
---
0    0.0
1    1.0
2    0.0
3    2.0
4    NaN
dtype: float64a.fillna(method='bfill') # 可能初始或末尾有空值，具体情况具体分析
---
0    0.0
1    1.0
2    2.0
3    2.0
4    NaN
dtype: float64

对于DataFrame

b = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(4,4)))
b.iloc[2:,2] = np.nan # 指定列，行用切片
b.iloc[[1,3],3] = np.nan # 如果行列有一个为列表，那么就是两个列表的排列组合
# 对于[1,3],3，可以认为是[1,3]+[3,3]；同理[0,1],[0,1]，就是[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]
b.iloc[0,0] = np.nan
b
---0	1	2	3
0	NaN	8	1.0	7.0
1	0.0	8	0.0	NaN
2	3.0	5	NaN	8.0
3	8.0	7	NaN	NaNb.fillna({0:10,2:100,3:1000}) # 字典填充
---0	1	2	3
0	10.0	8	1.0	7.0
1	0.0	8	0.0	1000.0
2	3.0	5	100.0	8.0
3	8.0	7	100.0	1000.0b.fillna(0,limit=1)
---0	1	2	3
0	0.0	8	1.0	7.0
1	0.0	8	0.0	0.0
2	3.0	5	0.0	8.0
3	8.0	7	NaN	NaN

那字段"收入"怎么办呢？对于银行数据来说，我们甚至可以有这样的推断：一个来借钱的人应该是会知道，“高收入”或者“稳定收入”于他/她自己而言会是申请贷款过程中的一个助力，因此如果收入稳定良好的人，肯定会倾向于写上自己的收入情况，那么这些“收入”栏缺失的人，更可能是收入状况不稳定或收入比较低的人。基于这种判断，我们可以用比如说，四分位数来填补缺失值，把所有收入为空的客户都当成是低收入人群。当然了，也有可能这些缺失是银行数据收集过程中的失误，我们并无法判断为什么收入栏会有缺失，所以我们的推断也有可能是不正确的。具体采用什么样的手段填补缺失值，要和业务人员去沟通，观察缺失值是如何产生的。
在这里，我们使用随机森林填补“收入”。这种做法，对于某一个特征大量缺失，其他特征却很完整的情况，非常适用。
之前我们所做的随机森林填补缺失值的案例中，我们面临整个数据集中多个特征都有缺失的情况，因此要先对特征排序，遍历所有特征来进行填补。这次我们只需要填补“收入”一个特征，就无需循环那么麻烦了，可以直接对这一列进行填补。我们来写一个能够填补任何列的函数：

def fill_missing_rf(X,y,to_fill):"""使用随机森林填补一个特征的缺失值的函数参数：X：要填补的特征矩阵y：完整的没有缺失值的标签to_fill：字符串，要填补的那一列的名称"""# 构建新特征矩阵和新标签df = X.copy()fill = df.loc[:,to_fill]df = pd.concat([df.loc[:,df.columns != to_fill],pd.DataFrame(y)],axis=1)# 找出我们的训练集和测试集Ytrain = fill[fill.notnull()]Ytest = fill[fill.isnull()]Xtrain = df.iloc[Ytrain.index,:]Xtest = df.iloc[Ytest.index,:]# 用随机森林回归来填补缺失值from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor as rfrrfr = rfr(n_estimators=100).fit(Xtrain,Ytrain)Ypredict = rfr.predict(Xtest)return Ypredict

接下来，我们来创造函数需要的参数，将参数导入函数，产出结果：

X = data.iloc[:,1:]
y = data.iloc[:,0]y_pred = fill_missing_rf(X,y,"MonthlyIncome")
data.loc[data.loc[:,"MonthlyIncome"].isnull(),"MonthlyIncome"] = y_predy_pred.shape
---
(29221,)data.loc[data.loc[:,"MonthlyIncome"].isnull(),"MonthlyIncome"].shape
---
(29221,)data.info()
---

RangeIndex: 149391 entries, 0 to 149390
Data columns (total 11 columns):
SeriousDlqin2yrs                        149391 non-null int64
RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines    149391 non-null float64
age                                     149391 non-null int64
NumberOfTime30-59DaysPastDueNotWorse    149391 non-null int64
DebtRatio                               149391 non-null float64
MonthlyIncome                           149391 non-null float64
NumberOfOpenCreditLinesAndLoans         149391 non-null int64
NumberOfTimes90DaysLate                 149391 non-null int64
NumberRealEstateLoansOrLines            149391 non-null int64
NumberOfTime60-89DaysPastDueNotWorse    149391 non-null int64
NumberOfDependents                      149391 non-null float64
dtypes: float64(4), int64(7)
memory usage: 12.5 MB