上一篇文章基于Python的信用评分卡模型分析(一)已经介绍了信用评分卡模型的数据预处理、探索性数据分析、变量分箱和变量选择等。接下来我们将继续讨论信用评分卡的模型实现和分析，信用评分的方法和自动评分系统。
六、模型分析
证据权重(Weight of Evidence,WOE)转换可以将Logistic回归模型转变为标准评分卡格式。引入WOE转换的目的并不是为了提高模型质量，只是一些变量不应该被纳入模型，这或者是因为它们不能增加模型值，或者是因为与其模型相关系数有关的误差较大，其实建立标准信用评分卡也可以不采用WOE转换。这种情况下，Logistic回归模型需要处理更大数量的自变量。尽管这样会增加建模程序的复杂性，但最终得到的评分卡都是一样的。
在建立模型之前，我们需要将筛选后的变量转换为WoE值，便于信用评分。
6.1 WOE转换
我们已经能获取了每个变量的分箱数据和woe数据，只需要根据各变量数据进行替换，实现代码如下：
#替换成woe函数
def replace_woe(series,cut,woe):
list=[]
i=0
while i
value=series[i]
j=len(cut)-2
m=len(cut)-2
while j>=0:
if value>=cut[j]:
j=-1
else:
j -=1
m -= 1
list.append(woe[m])
i += 1
return list我们将每个变量都进行替换,并将其保存到WoeData.csv文件中：
# 替换成woe
data['RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines'] = Series(replace_woe(data['RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines'], cutx1, woex1))
data['age'] = Series(replace_woe(data['age'], cutx2, woex2))
data['NumberOfTime30-59DaysPastDueNotWorse'] = Series(replace_woe(data['NumberOfTime30-59DaysPastDueNotWorse'], cutx3, woex3))
data['DebtRatio'] = Series(replace_woe(data['DebtRatio'], cutx4, woex4))
data['MonthlyIncome'] = Series(replace_woe(data['MonthlyIncome'], cutx5, woex5))
data['NumberOfOpenCreditLinesAndLoans'] = Series(replace_woe(data['NumberOfOpenCreditLinesAndLoans'], cutx6, woex6))
data['NumberOfTimes90DaysLate'] = Series(replace_woe(data['NumberOfTimes90DaysLate'], cutx7, woex7))
data['NumberRealEstateLoansOrLines'] = Series(replace_woe(data['NumberRealEstateLoansOrLines'], cutx8, woex8))
data['NumberOfTime60-89DaysPastDueNotWorse'] = Series(replace_woe(data['NumberOfTime60-89DaysPastDueNotWorse'], cutx9, woex9))
data['NumberOfDependents'] = Series(replace_woe(data['NumberOfDependents'], cutx10, woex10))
data.to_csv('WoeData.csv', index=False)6.2 Logisic模型建立
我们直接调用statsmodels包来实现逻辑回归：
导入数据
data = pd.read_csv('WoeData.csv')
#应变量
Y=data['SeriousDlqin2yrs']
#自变量，剔除对因变量影响不明显的变量
X=data.drop(['SeriousDlqin2yrs','DebtRatio','MonthlyIncome', 'NumberOfOpenCreditLinesAndLoans','NumberRealEstateLoansOrLines','NumberOfDependents'],axis=1)
X1=sm.add_constant(X)
logit=sm.Logit(Y,X1)
result=logit.fit()
print(result.summary())输出结果：
图6-1 逻辑回归模型结果.png
通过图6-1可知，逻辑回归各变量都已通过显著性检验，满足要求。
6.3 模型检验
到这里，我们的建模部分基本结束了。我们需要验证一下模型的预测能力如何。我们使用在建模开始阶段预留的test数据进行检验。通过ROC曲线和AUC来评估模型的拟合能力。
在Python中，可以利用sklearn.metrics，它能方便比较两个分类器，自动计算ROC和AUC。
实现代码：
#应变量
Y_test = test['SeriousDlqin2yrs']
#自变量，剔除对因变量影响不明显的变量，与模型变量对应
X_test = test.drop(['SeriousDlqin2yrs', 'DebtRatio', 'MonthlyIncome', 'NumberOfOpenCreditLinesAndLoans','NumberRealEstateLoansOrLines', 'NumberOfDependents'], axis=1)
X3 = sm.add_constant(X_test)
resu = result.predict(X3)#进行预测
fpr, tpr, threshold = roc_curve(Y_test, resu)
rocauc = auc(fpr, tpr)#计算AUC
plt.plot(fpr, tpr, 'b', label='AUC = %0.2f' % rocauc)#生成ROC曲线
plt.legend(loc='lower right')
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'r--')
plt.xlim([0, 1])
plt.ylim([0, 1])
plt.ylabel('真正率')
plt.xlabel('假正率')
plt.show()输出结果：
图6-2 ROC曲线
从上图可知，AUC值为0.85，说明该模型的预测效果还是不错的，正确率较高。
七、信用评分
我们已经基本完成了建模相关的工作，并用ROC曲线验证了模型的预测能力。接下来的步骤，就是将Logistic模型转换为标准评分卡的形式。
7.1 评分标准
依据以上论文资料得到：
a=log(p_good/P_bad)
Score = offset + factor * log(odds)在建立标准评分卡之前，我们需要选取几个评分卡参数：基础分值、 PDO(比率翻倍的分值)和好坏比。 这里， 我们取600分为基础分值，PDO为20 (每高20分好坏比翻一倍)，好坏比取20。
# 我们取600分为基础分值，PDO为20(每高20分好坏比翻一倍)，好坏比取20。
p = 20 / math.log(2)
q = 600 - 20 * math.log(20) / math.log(2)
baseScore = round(q + p * coe[0], 0)个人总评分=基础分+各部分得分
7.2 部分评分
下面计算各变量部分的分数。各部分得分函数：
#计算分数函数
def get_score(coe,woe,factor):
scores=[]
for w in woe:
score=round(coe*w*factor,0)
scores.append(score)
return scores
计算各变量得分情况：
# 各项部分分数
x1 = get_score(coe[1], woex1, p)
x2 = get_score(coe[2], woex2, p)
x3 = get_score(coe[3], woex3, p)
x7 = get_score(coe[4], woex7, p)
x9 = get_score(coe[5], woex9, p)我们可以得到各部分的评分卡如图7-1所示：
图7-1 各变量的评分标准
八、自动评分系统
根据变量来计算分数，实现如下：
#根据变量计算分数
def compute_score(series,cut,score):
list = []
i = 0
while i < len(series):
value = series[i]
j = len(cut) - 2
m = len(cut) - 2
while j >= 0:
if value >= cut[j]:
j = -1
else:
j -= 1
m -= 1
list.append(score[m])
i += 1
return list我们来计算test里面的分数：
test1 = pd.read_csv('TestData.csv')
test1['BaseScore']=Series(np.zeros(len(test1)))+baseScore
test1['x1'] = Series(compute_score(test1['RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines'], cutx1, x1))
test1['x2'] = Series(compute_score(test1['age'], cutx2, x2))
test1['x3'] = Series(compute_score(test1['NumberOfTime30-59DaysPastDueNotWorse'], cutx3, x3))
test1['x7'] = Series(compute_score(test1['NumberOfTimes90DaysLate'], cutx7, x7))
test1['x9'] = Series(compute_score(test1['NumberOfTime60-89DaysPastDueNotWorse'], cutx9, x9))
test1['Score'] = test1['x1'] + test1['x2'] + test1['x3'] + test1['x7'] +test1['x9'] + baseScore
test1.to_csv('ScoreData.csv', index=False)批量计算的部分分结果：
图8-1 批量计算的部分结果
九、总结以及展望
本文通过对kaggle上的Give Me Some Credit数据的挖掘分析，结合信用评分卡的建立原理，从数据的预处理、变量选择、建模分析到创建信用评分，创建了一个简单的信用评分系统。
基于AI 的机器学习评分卡系统可通过把旧数据(某个时间点后，例如2年)剔除掉后再进行自动建模、模型评估、并不断优化特征变量，使得系统更加强大。
参考文献
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