1.Toad：基于 Python 的预测源码预测标准化评分卡模型
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3.机器学习的模型特征重要性究竟是怎么算的
Toad：基于 Python 的标准化评分卡模型
大家好，我是预测源码预测东哥。
在信贷风控领域，模型评分卡模型是预测源码预测最为常见和经典的工具。评分卡通过为信贷客户分配分数，模型微信网约车前端后台源码依据不同的预测源码预测业务场景（贷前、贷中、模型贷后和反欺诈）进行评估，预测源码预测最终通过设置阈值给出评估结果。模型与XGB等机器学习模型相比，预测源码预测评分卡通常采用逻辑回归，模型因为它具有很强的预测源码预测特征解释性，属于广义线性回归模型。模型
今天要介绍的预测源码预测是一个开源评分卡工具——toad，它提供了一条龙服务，包括数据探索、特征分箱、筛选、WOE转换、建模、评估、分数转换等过程，极大地简化了建模人员的工作。toad的基本操作可以通过pip安装完成。
首先，使用read_csv读取数据，了解数据概览。在测试数据中，有万条记录，包含个特征。武术学院网站源码数据的时间跨度为年5月至7月，我们将使用3月和4月的数据作为训练样本，5月、6月、7月的数据作为跨期样本（OOT）进行验证。
接下来，通过toad的EDA功能进行数据探索分析，包括统计性特征、缺失值、unique values等信息。在进行变量筛选时，可以使用toad的quality功能计算各种指标，如iv值、gini指数、熵等，结果按照iv值排序。对于数据量大或高维度数据，建议使用iv_only=True。同时，要删除主键、日期等高unique values且不用于建模的特征。
在完成初步筛选后，通过toad.selection.select函数进一步筛选变量，根据阈值设置进行特征选择，最终保留个变量，并得到筛选后的数据集和被删除的变量列表。
接下来是分箱过程，toad提供了多种分箱方法，包括等频分箱、等距分箱、安全认证网站源码卡方分箱、决策树分箱和最优分箱等。分箱结果对于WOE转换至关重要，toad支持数值型和离散型数据的分箱，并能单独处理空值。
在完成分箱后，进行WOE转换，将数据转换为更容易解释的分数形式。通过观察分箱结果并进行调整，确保WOE转换后的分数具有良好的单调性。
随后，应用逐步回归方法筛选特征，支持向前、向后和双向筛选。逐步回归通过使用sklearn的REF实现，通常情况下direction='both'效果最好。参数设置如正则化、样本权重等不在详细介绍范围内。
完成建模后，使用逻辑回归对数据进行拟合，并计算预测结果。风控模型常用评价指标包括KS、AUC、PSI等。toad提供了快速实现这些评价指标的方法。
评分卡转换是最后一步，将逻辑回归模型转换为标准评分卡，支持传入逻辑回归参数进行调整。
toad还支持GBDT编码，作为GBDT与LR建模的群托下注源码前置，以提高模型学习效果。
总结而言，toad提供了一套便捷的评分卡建模流程，大大简化了建模工作。在实际应用中，可以参考源码进行优化或扩展功能。
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机器学习的特征重要性究竟是怎么算的
了解主流机器学习模型计算特征重要性的过程。常用算法包括xgboost、gbdt、randomforest、tree等，它们都能输出特征的重要性评分。本文将重点阐述xgboost和gbdt特征重要性计算方法。
xgboost计算特征重要性涉及到复杂的过程。在xgboost R API文档中能找到部分解释。在Python代码中，通过get_dump获取树规则，规则描述了特征在决策树中的使用情况。然而，原始的get_score方法输出的仅为统计值，包含权重、增益和覆盖度，未转换为百分比形式，这还不是真正的特征重要性得分。在xgboost的sklearn API中，feature_importance_方法对重要性统计量进行归一化处理，将之转换为百分比形式，计算分母为所有特征的重要性统计量之和。默认情况下，xgboost sklearn API计算重要性时使用importance_type="gain"，而原始get_score方法使用importance_type="weight"。
对于gbdt，首先查找BaseGradientBoosting类，得到feature_importances_方法的源码。进一步追踪至tree模块，发现特征重要性来源于tree_.compute_feature_importances()方法。关于gbdt评估特征重要性的标准，存在疑问：它是依据分裂前后节点的impurity减少量进行评估。impurity的计算标准取决于节点的分裂标准，如MSE或MAE，具体在_criterion.pyx脚本中有所说明。gbdt中的树都是回归树，因此计算impurity的标准适用于该类问题。