笔者之前用R开发评分卡时，需要进行分箱计算woe及iv值，采用的R包是smbinning,它可以自动进行分箱。近期换用python开发， 也想实现自动分箱功能，找到了一个woe包，地址https://pypi.org/project/woe/，可以直接 pip install woe安装。
由于此woe包官网介绍及给的例子不是很好理解，关于每个函数的使用也没有很详细的说明，经过一番仔细探究后以此文记录一下该woe包的使用及其计算原理。
例子
官方给的例子不是很好理解，以下是我写的一个使用示例。以此例来说明各主要函数的使用方法。计算woe的各相关函数主要在feature_process.py中定义。
import woe.feature_process as fp import woe.eval as eval #%% woe分箱, iv and transform data_woe = data #用于存储所有数据的woe值 civ_list = [] n_positive = sum(data['target']) n_negtive = len(data) - n_positive for column in list(data.columns[1:]): if data[column].dtypes == 'object': civ = fp.proc_woe_discrete(data, column, n_positive, n_negtive, 0.05*len(data), alpha=0.05) else: civ = fp.proc_woe_continuous(data, column, n_positive, n_negtive, 0.05*len(data), alpha=0.05) civ_list.append(civ) data_woe[column] = fp.woe_trans(data[column], civ) civ_df = eval.eval_feature_detail(civ_list,'output_feature_detail_0315.csv') #删除iv值过小的变量 iv_thre = 0.001 iv = civ_df[['var_name','iv']].drop_duplicates() x_columns = iv.var_name[iv.iv > iv_thre]
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