syriskmodels 0.2.5a0

信用风险模型工具包

riskmodels - 风险模型工具库

riskmodels意在提供风险模型开发中常用的函数和算法，目前主要覆盖了以下几类功能：

• 数据探索
• 变量分箱
• 逻辑回归建模
• 评分卡转换
• 模型评估

以下对主要功能进行说明，详细说明请参见代码文档。

数据探索

样本分布: riskmodels.utils.sample_stats

该函数作用是统计样本中的总样本数、好坏样本数及坏率，一般会结合 groupby 使用。如下例：

# 按照申请月份进行样本统计
df.groupby('apply_month').apply(sample_stats, target='y')

# 按照不同信贷产品进行样本统计
df.groupby('product_id').apply(sample_stats, target='y')

变量探索: riskmodels.detector.detect

注：该函数源自 toad

该函数用于变量分布。对于数值型变量，统计其空值率、最大值、最小值、平均值、方差等统计量；对于类别型变量，统计器出现频次最高的类别。

变量分箱: riskmodels.scorecard模块

本模块基于 scorecardpy 项目进行重构，主要目的是提供分箱方法的可扩展性。

原项目的分箱步骤为：特殊值处理 → 细分箱：等距分箱 → 粗分箱：ChiMerge/树方法，本次重构进行了如下优化：

• 细分箱增加等频分箱，由于信贷场景的数据偏度极大，等距分箱可能在数据集中部分丢失细节，等频分箱更为合适
• 粗分箱中的树方法，增加了对单调性约束的支持(通过ensure_monotonic=True打开，默认为False)

woebin函数

def woebin(dt,
           y,
           x=None,
           var_skip=None,
           breaks_list=None,
           special_values=None,
           positive="bad|1",
           no_cores=None,
           methods=None,
           ignore_const_cols=True,
           ignore_datetime_cols=True,
           check_cate_num=True,
           replace_blank=True,
           **kwargs): ...

该函数与sc.woebin函数接口基本类似，主要变更如下：

• methods: 默认为['quantile', 'tree'], 即采用等频分箱→树分箱的分箱方式；该参数默认可支持的分箱方法包括
  • hist: 等距分箱，注册类riskmodels.scorecard.HistogramInitBin
  • quantile: 等频分箱，注册类riskmodels.scorecard.QuantileInitBin
  • tree: 树分箱，注册类riskmodels.scorecard.TreeOptimBin
  • chi2/chimerge: ChiMerge分箱，注册类riskmodels.scorecard.ChiMergeOptimBin 使用该参数有以下注意事项：
  • 首个分箱方法必须为（无监督）细分箱方法，此处可选为hist和quantile两类；
  • 细分箱方法不可位于其他分箱方法之后，如['quantile', 'tree']，此时等频分箱方法不生效；
  • 可以只包含细分箱，如['quantile']或['hist']，此时为纯无监督分箱；
  • 列表长度可以大于2，例如：['quantile', 'tree', 'chi2]，即在树分箱的基础上，再用ChiMerge方法对无显著差异的相邻分箱进行合并。
• **kwargs: 该参数为各个分箱方法所需要的参数，具体可见分箱方法类的文档，下列最常见参数。
  • 等距分箱和等频分箱
    • initial_bins: 细分箱的数量，默认20
  • 树分箱和ChiMerge分箱
    • bin_num_limit: 最终分箱的最大数量（不含特殊值），默认5
    • count_distr_limit: 分箱样本占总样本的最小比例，默认0.05
    • stop_limit: 分箱停止条件，树分箱为IV值相对增量，ChiMerge为独立性检验P值，默认0.05
    • ensure_monotonic（仅树分箱支持）: 是否保证单调性（不含特殊值），默认False

分箱方法的扩展

（略）

woebin_ply函数

def woebin_ply(dt, bins, no_cores=None, replace_blank=False, value='woe'):
    ...

该函数与sc.woebin_ply函数接口基本类似，增加如下参数：

• value: 可选项为 ['woe', 'index', 'bin']，默认为 'woe'
  • value='woe'时，将原始值替换为woe值，返回的字段名为 变量名_woe，与sc.woebin_ply一致；
  • value='index'时，将原始值替换为变量分箱结果数据框中的index，返回的字段名为 变量名_index；
  • value='bin' 时，返回结果为分箱区间 [a,b) 【数值型变量】或 a%,%b 【类别型变量】，返回的字段名为 变量名_bin。

woebin_psi函数

def woebin_psi(df_base, df_cmp, bins):
    ...

该函数为新增函数，用于计算变量PSI值，详细使用方式见函数文档。

其他函数

其他常用函数列举如下：

• sc_bins_to_df: 整合woebin返回值，生成woe表和iv表
• woebin_breaks: 根据woebin返回值保存切分点和特殊值点
• woebin_plot: 根据woebin返回值生成bivar图像

逻辑回归建模

评分卡转换

make_scorecard函数

def make_scorecard(sc_bins, coef, *, base_points=600, base_odds=50, pdo=20):
    ...

该函数用于生成评分卡，其中coef为各个入模变量的系数字典： {变量名_woe: 系数}

模型评估