作者：zhaikun 风控建模屌丝一枚，现居于北京
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评分卡主要有三种，申请评分卡、行为评分卡、催收评分卡，也就是俗称的A卡、B卡、C卡。
申请评分卡要求最为严格，也最为重要，可解释性也要求最强，一般用逻辑回归创建，感兴趣的同学可以参考一本书，叫：信用风险评分卡研究-基于SAS的开发与实施。虽然是用SAS写的，但是原理是共通的；
在机器学习大当其道的今天，行为评分卡与催收评分卡可以尝试用机器学习模型，比如随机森林、GBDT、Xgboost等。
A卡与B卡最主要的区别就是其作用时间点不一样，所选特征不一样。
申请评分卡用于贷前，行为评分卡用于放款后，根据贷款人的消费习惯，还款情况等一些信用特征，来预估用户M3+(欠款失联、委外催收)的概率。
20000多行，76个特征，特征名是英文，相信大家不好理解，体贴的我转成中文了。
继续缺失值可视化一下
没缺失值
特征衍生：
变成115个特征了。
区分连续变量和分类变量：
正常机器学习的话，应该会进行one-hot编码和归一化了，但是评分卡的话，我还是用传统的卡方分箱和woe编码进行转换
关于卡方分箱，一个大神提供了解决思路，感兴趣的同学可以看：
https://www.aaai.org/Papers/AAAI/1992/AAAI92-019.pdf
https://github.com/lisette-espin/pychimerge
之后数据变成这样：
185列了。
IV排序后，选择IV>0.02的变量，共58个变量IV>0.02，不知道什么是IV的同学可以参考下我第一篇文章：利用lending_club数据创建申请评分卡
多变量分析，保留相关性低于阈值0.6的变量，剩余27个变量
逻辑回归对共线性敏感，我们判断下VIF：
接下来看特征分布，考虑采样：
现在再次预览
剩余28个变量了。
接下来我们进行显著性分析，删除P值不显著的变量，剩余12个变量了。
正常来说，系数应该为负，如果是正的的话，说明有共线性。我们单独检验下
这三个变量系数确实为负，那还要继续筛选变量。
这时候我们用Xgboost计算变量重要性，进行筛选
先选择前5个最重要的变量放入逻辑回归模型，计算系数和显著性。
都是符合我们要求的。
继续往逻辑回归模型里面加变量，直至不显著或系数为正为止
这8个变量，计算相关系数矩阵，可视化一下：
建模：
评价指标还可以，模型可用。
学习曲线判断是否过拟合：
最终集中于一点，效果还是不错的。
ROC曲线：
KS曲线：
混淆矩阵：
评分卡要有分数。我们看下分数的分布：
看下评分表现：
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区分的还算比较明显
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