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Pipeline(steps=[('preprocessing_select',\n", - " FeatureSelection(target='creditability')),\n", - " ('combiner',\n", - " Combiner(min_bin_size=0.1, target='creditability')),\n", - " ('transform',\n", - " WOETransformer(exclude=[], target='creditability')),\n", - " ('processing_select',\n", - " FeatureSelection(engine='toad', target='creditability')),\n", - " ('stepwise', StepwiseSelection(target='creditability'))])
FeatureSelection(target='creditability')
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ITLubberLogisticRegression()
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FeatureSelection()
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---|---|---|---|
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1 | \n", - "base_score | \n", - "750.0000 | \n", - "基础ODDS对应的分数 | \n", - "
2 | \n", - "rate | \n", - "2.0000 | \n", - "设置分数的倍率 | \n", - "
3 | \n", - "pdo | \n", - "60.0000 | \n", - "表示分数增长PDO时,ODDS值增长到RATE倍 | \n", - "
4 | \n", - "B | \n", - "86.5617 | \n", - "补偿值,计算方式:pdo / ln(rate) | \n", - "
5 | \n", - "A | \n", - "442.2430 | \n", - "刻度,计算方式:base_score - B * ln(base_odds) | \n", - "
\n", - " | 变量名称 | \n", - "变量含义 | \n", - "变量分箱 | \n", - "对应分数 | \n", - "
---|---|---|---|---|
0 | \n", - "圈团3浓度分V1 | \n", - "\n", - " | [-inf ~ 20.0) | \n", - "78.0876 | \n", - "
1 | \n", - "圈团3浓度分V1 | \n", - "\n", - " | [20.0 ~ 22.0) | \n", - "-20.4834 | \n", - "
2 | \n", - "圈团3浓度分V1 | \n", - "\n", - " | [22.0 ~ 29.0) | \n", - "66.6004 | \n", - "
3 | \n", - "圈团3浓度分V1 | \n", - "\n", - " | [29.0 ~ inf) | \n", - "-12.1527 | \n", - "
4 | \n", - "6月内手机号码申请命中银行次数 | \n", - "\n", - " | [-inf ~ 1.0) | \n", - "22.9374 | \n", - "
... | \n", - "... | \n", - "... | \n", - "... | \n", - "... | \n", - "
62 | \n", - "6月内手机号码申请命中互联网金融平台数 | \n", - "\n", - " | [1.0 ~ 3.0) | \n", - "29.9492 | \n", - "
63 | \n", - "6月内手机号码申请命中互联网金融平台数 | \n", - "\n", - " | [3.0 ~ 4.0) | \n", - "94.0286 | \n", - "
64 | \n", - "6月内手机号码申请命中互联网金融平台数 | \n", - "\n", - " | [4.0 ~ inf) | \n", - "26.6602 | \n", - "
65 | \n", - "3月内手机号码申请命中信托平台数 | \n", - "\n", - " | [-inf ~ 1.0) | \n", - "32.7485 | \n", - "
66 | \n", - "3月内手机号码申请命中信托平台数 | \n", - "\n", - " | [1.0 ~ inf) | \n", - "66.0107 | \n", - "
67 rows × 4 columns
\n", - "\n", - " | 指标名称 | \n", - "指标含义 | \n", - "分箱 | \n", - "样本总数 | \n", - "样本占比 | \n", - "好样本数 | \n", - "好样本占比 | \n", - "坏样本数 | \n", - "坏样本占比 | \n", - "坏样本率 | \n", - "分档WOE值 | \n", - "分档IV值 | \n", - "指标IV值 | \n", - "LIFT值 | \n", - "累积LIFT值 | \n", - "累积好样本数 | \n", - "累积坏样本数 | \n", - "分档KS值 | \n", - "
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | \n", - "score | \n", - "训练集模型评分 | \n", - "[负无穷 , 600) | \n", - "46.0000 | \n", - "0.0238 | \n", - "33.0000 | \n", - "0.0175 | \n", - "13.0000 | \n", - "0.3095 | \n", - "0.2826 | \n", - "-2.8735 | \n", - "0.8392 | \n", - "5.0379 | \n", - "12.9798 | \n", - "12.9798 | \n", - "33.0000 | \n", - "13.0000 | \n", - "0.2920 | \n", - "
1 | \n", - "score | \n", - "训练集模型评分 | \n", - "[600 , 700) | \n", - "181.0000 | \n", - "0.0938 | \n", - "160.0000 | \n", - "0.0848 | \n", - "21.0000 | \n", - "0.5000 | \n", - "0.1160 | \n", - "-1.7744 | \n", - "0.7368 | \n", - "5.0379 | \n", - "5.3287 | \n", - "6.8792 | \n", - "193.0000 | \n", - "34.0000 | \n", - "0.7072 | \n", - "
2 | \n", - "score | \n", - "训练集模型评分 | \n", - "[700 , 800) | \n", - "369.0000 | \n", - "0.1913 | \n", - "365.0000 | \n", - "0.1934 | \n", - "4.0000 | \n", - "0.0952 | \n", - "0.0108 | \n", - "0.7085 | \n", - "0.0696 | \n", - "5.0379 | \n", - "0.4979 | \n", - "2.9283 | \n", - "558.0000 | \n", - "38.0000 | \n", - "0.6091 | \n", - "
3 | \n", - "score | \n", - "训练集模型评分 | \n", - "[800 , 900) | \n", - "442.0000 | \n", - "0.2291 | \n", - "440.0000 | \n", - "0.2332 | \n", - "2.0000 | \n", - "0.0476 | \n", - "0.0045 | \n", - "1.5885 | \n", - "0.2948 | \n", - "5.0379 | \n", - "0.2078 | \n", - "1.7699 | \n", - "998.0000 | \n", - "40.0000 | \n", - "0.4235 | \n", - "
4 | \n", - "score | \n", - "训练集模型评分 | \n", - "[900 , 1000) | \n", - "428.0000 | \n", - "0.2219 | \n", - "426.0000 | \n", - "0.2258 | \n", - "2.0000 | \n", - "0.0476 | \n", - "0.0047 | \n", - "1.5562 | \n", - "0.2772 | \n", - "5.0379 | \n", - "0.2146 | \n", - "1.3158 | \n", - "1424.0000 | \n", - "42.0000 | \n", - "0.2454 | \n", - "
5 | \n", - "score | \n", - "训练集模型评分 | \n", - "[1000 , 1100) | \n", - "268.0000 | \n", - "0.1389 | \n", - "268.0000 | \n", - "0.1420 | \n", - "0.0000 | \n", - "0.0000 | \n", - "0.0000 | \n", - "11.8638 | \n", - "1.6849 | \n", - "5.0379 | \n", - "0.0000 | \n", - "1.1125 | \n", - "1692.0000 | \n", - "42.0000 | \n", - "0.1033 | \n", - "
6 | \n", - "score | \n", - "训练集模型评分 | \n", - "[1100 , 1200) | \n", - "147.0000 | \n", - "0.0762 | \n", - "147.0000 | \n", - "0.0779 | \n", - "0.0000 | \n", - "0.0000 | \n", - "0.0000 | \n", - "11.2632 | \n", - "0.8774 | \n", - "5.0379 | \n", - "0.0000 | \n", - "1.0255 | \n", - "1839.0000 | \n", - "42.0000 | \n", - "0.0254 | \n", - "
7 | \n", - "score | \n", - "训练集模型评分 | \n", - "[1200 , 正无穷) | \n", - "48.0000 | \n", - "0.0249 | \n", - "48.0000 | \n", - "0.0254 | \n", - "0.0000 | \n", - "0.0000 | \n", - "0.0000 | \n", - "10.1440 | \n", - "0.2580 | \n", - "5.0379 | \n", - "0.0000 | \n", - "1.0000 | \n", - "1887.0000 | \n", - "42.0000 | \n", - "0.0000 | \n", - "
\n", - " | 指标名称 | \n", - "指标含义 | \n", - "分箱 | \n", - "样本总数 | \n", - "样本占比 | \n", - "好样本数 | \n", - "好样本占比 | \n", - "坏样本数 | \n", - "坏样本占比 | \n", - "坏样本率 | \n", - "分档WOE值 | \n", - "分档IV值 | \n", - "指标IV值 | \n", - "LIFT值 | \n", - "累积LIFT值 | \n", - "累积好样本数 | \n", - "累积坏样本数 | \n", - "分档KS值 | \n", - "
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | \n", - "score | \n", - "测试集模型评分 | \n", - "[负无穷 , 600) | \n", - "12.0000 | \n", - "0.0145 | \n", - "12.0000 | \n", - "0.0148 | \n", - "0.0000 | \n", - "0.0000 | \n", - "0.0000 | \n", - "9.6034 | \n", - "0.1423 | \n", - "1.5654 | \n", - "0.0000 | \n", - "0.0000 | \n", - "12.0000 | \n", - "0.0000 | \n", - "-0.0148 | \n", - "
1 | \n", - "score | \n", - "测试集模型评分 | \n", - "[600 , 700) | \n", - "82.0000 | \n", - "0.0990 | \n", - "77.0000 | \n", - "0.0951 | \n", - "5.0000 | \n", - "0.2778 | \n", - "0.0610 | \n", - "-1.0723 | \n", - "0.1959 | \n", - "1.5654 | \n", - "2.8049 | \n", - "2.4468 | \n", - "89.0000 | \n", - "5.0000 | \n", - "0.1679 | \n", - "
2 | \n", - "score | \n", - "测试集模型评分 | \n", - "[700 , 800) | \n", - "158.0000 | \n", - "0.1908 | \n", - "154.0000 | \n", - "0.1901 | \n", - "4.0000 | \n", - "0.2222 | \n", - "0.0253 | \n", - "-0.1560 | \n", - "0.0050 | \n", - "1.5654 | \n", - "1.1646 | \n", - "1.6429 | \n", - "243.0000 | \n", - "9.0000 | \n", - "0.2000 | \n", - "
3 | \n", - "score | \n", - "测试集模型评分 | \n", - "[800 , 900) | \n", - "222.0000 | \n", - "0.2681 | \n", - "220.0000 | \n", - "0.2716 | \n", - "2.0000 | \n", - "0.1111 | \n", - "0.0090 | \n", - "0.8938 | \n", - "0.1435 | \n", - "1.5654 | \n", - "0.4144 | \n", - "1.0675 | \n", - "463.0000 | \n", - "11.0000 | \n", - "0.0395 | \n", - "
4 | \n", - "score | \n", - "测试集模型评分 | \n", - "[900 , 1000) | \n", - "176.0000 | \n", - "0.2126 | \n", - "175.0000 | \n", - "0.2160 | \n", - "1.0000 | \n", - "0.0556 | \n", - "0.0057 | \n", - "1.3581 | \n", - "0.2180 | \n", - "1.5654 | \n", - "0.2614 | \n", - "0.8492 | \n", - "638.0000 | \n", - "12.0000 | \n", - "-0.1210 | \n", - "
5 | \n", - "score | \n", - "测试集模型评分 | \n", - "[1000 , 1100) | \n", - "105.0000 | \n", - "0.1268 | \n", - "100.0000 | \n", - "0.1235 | \n", - "5.0000 | \n", - "0.2778 | \n", - "0.0476 | \n", - "-0.8109 | \n", - "0.1251 | \n", - "1.5654 | \n", - "2.1905 | \n", - "1.0358 | \n", - "738.0000 | \n", - "17.0000 | \n", - "0.0333 | \n", - "
6 | \n", - "score | \n", - "测试集模型评分 | \n", - "[1100 , 1200) | \n", - "52.0000 | \n", - "0.0628 | \n", - "52.0000 | \n", - "0.0642 | \n", - "0.0000 | \n", - "0.0000 | \n", - "0.0000 | \n", - "11.0697 | \n", - "0.7106 | \n", - "1.5654 | \n", - "0.0000 | \n", - "0.9690 | \n", - "790.0000 | \n", - "17.0000 | \n", - "-0.0309 | \n", - "
7 | \n", - "score | \n", - "测试集模型评分 | \n", - "[1200 , 正无穷) | \n", - "21.0000 | \n", - "0.0254 | \n", - "20.0000 | \n", - "0.0247 | \n", - "1.0000 | \n", - "0.0556 | \n", - "0.0476 | \n", - "-0.8109 | \n", - "0.0250 | \n", - "1.5654 | \n", - "2.1905 | \n", - "1.0000 | \n", - "810.0000 | \n", - "18.0000 | \n", - "0.0000 | \n", - "
Pipeline(steps=[('preprocessing_select',\n", - " FeatureSelection(engine='toad', target='creditability')),\n", - " ('combiner',\n", - " Combiner(min_bin_size=0.2, target='creditability')),\n", - " ('transform',\n", - " WOETransformer(exclude=[], target='creditability')),\n", - " ('processing_select',\n", - " FeatureSelection(engine='toad', target='creditability')),\n", - " ('stepwise', StepwiseSelection(target='creditability')),\n", - " ('logistic',\n", - " ITLubberLogisticRegression(target='creditability'))])In a Jupyter environment, please rerun this cell to show the HTML representation or trust the notebook.
Pipeline(steps=[('preprocessing_select',\n", - " FeatureSelection(engine='toad', target='creditability')),\n", - " ('combiner',\n", - " Combiner(min_bin_size=0.2, target='creditability')),\n", - " ('transform',\n", - " WOETransformer(exclude=[], target='creditability')),\n", - " ('processing_select',\n", - " FeatureSelection(engine='toad', target='creditability')),\n", - " ('stepwise', StepwiseSelection(target='creditability')),\n", - " ('logistic',\n", - " ITLubberLogisticRegression(target='creditability'))])
FeatureSelection(engine='toad', target='creditability')
Combiner(min_bin_size=0.2, target='creditability')
WOETransformer(exclude=[], target='creditability')
FeatureSelection(engine='toad', target='creditability')
StepwiseSelection(target='creditability')
ITLubberLogisticRegression(target='creditability')
Pipeline(steps=[('preprocessing_select',\n", - " FeatureSelection(engine='toad', target='creditability')),\n", - " ('combiner',\n", - " Combiner(max_n_bins=3, min_bin_size=0.2,\n", - " target='creditability')),\n", - " ('transform',\n", - " WOETransformer(exclude=[], target='creditability')),\n", - " ('processing_select',\n", - " FeatureSelection(engine='toad', target='creditability')),\n", - " ('stepwise', StepwiseSelection(target='creditability')),\n", - " ('logistic',\n", - " ITLubberLogisticRegression(C=1, max_iter=10, solver='sag',\n", - " target='creditability'))])In a Jupyter environment, please rerun this cell to show the HTML representation or trust the notebook.
Pipeline(steps=[('preprocessing_select',\n", - " FeatureSelection(engine='toad', target='creditability')),\n", - " ('combiner',\n", - " Combiner(max_n_bins=3, min_bin_size=0.2,\n", - " target='creditability')),\n", - " ('transform',\n", - " WOETransformer(exclude=[], target='creditability')),\n", - " ('processing_select',\n", - " FeatureSelection(engine='toad', target='creditability')),\n", - " ('stepwise', StepwiseSelection(target='creditability')),\n", - " ('logistic',\n", - " ITLubberLogisticRegression(C=1, max_iter=10, solver='sag',\n", - " target='creditability'))])
FeatureSelection(engine='toad', target='creditability')
Combiner(max_n_bins=3, min_bin_size=0.2, target='creditability')
WOETransformer(exclude=[], target='creditability')
FeatureSelection(engine='toad', target='creditability')
StepwiseSelection(target='creditability')
ITLubberLogisticRegression(C=1, max_iter=10, solver='sag',\n", - " target='creditability')
\n", - " | 变量名称 | \n", - "变量分箱 | \n", - "对应分数 | \n", - "
---|---|---|---|
0 | \n", - "status_of_existing_checking_account | \n", - "no checking account | \n", - "125.0441 | \n", - "
1 | \n", - "status_of_existing_checking_account | \n", - "... >= 200 DM / salary assignments for at least 1 year,0 <= ... < 200 DM | \n", - "30.6659 | \n", - "
2 | \n", - "status_of_existing_checking_account | \n", - "... < 0 DM | \n", - "-11.9486 | \n", - "
3 | \n", - "duration_in_month | \n", - "[-inf ~ 16) | \n", - "81.0247 | \n", - "
4 | \n", - "duration_in_month | \n", - "[16 ~ 45) | \n", - "32.3654 | \n", - "
5 | \n", - "duration_in_month | \n", - "[45 ~ inf) | \n", - "-17.5272 | \n", - "
6 | \n", - "credit_history | \n", - "critical account/ other credits existing (not at this bank) | \n", - "77.8221 | \n", - "
7 | \n", - "credit_history | \n", - "existing credits paid back duly till now,delay in paying off in the past | \n", - "46.6001 | \n", - "
8 | \n", - "credit_history | \n", - "all credits at this bank paid back duly,no credits taken/ all credits paid back duly | \n", - "-24.1878 | \n", - "
9 | \n", - "purpose | \n", - "retraining,car (used),radio/television | \n", - "97.2919 | \n", - "
10 | \n", - "purpose | \n", - "repairs,furniture/equipment,domestic appliances,business,education | \n", - "32.6119 | \n", - "
11 | \n", - "purpose | \n", - "car (new),others | \n", - "2.8807 | \n", - "
12 | \n", - "credit_amount | \n", - "[-inf ~ 1374) | \n", - "39.2184 | \n", - "
13 | \n", - "credit_amount | \n", - "[1374 ~ 3914) | \n", - "73.3016 | \n", - "
14 | \n", - "credit_amount | \n", - "[3914 ~ inf) | \n", - "11.8186 | \n", - "
15 | \n", - "savings_account_and_bonds | \n", - "... >= 1000 DM,500 <= ... < 1000 DM | \n", - "98.2947 | \n", - "
16 | \n", - "savings_account_and_bonds | \n", - "unknown/ no savings account | \n", - "79.4525 | \n", - "
17 | \n", - "savings_account_and_bonds | \n", - "100 <= ... < 500 DM,... < 100 DM | \n", - "33.1492 | \n", - "
18 | \n", - "installment_rate_in_percentage_of_disposable_income | \n", - "[-inf ~ 2) | \n", - "75.7922 | \n", - "
19 | \n", - "installment_rate_in_percentage_of_disposable_income | \n", - "[2 ~ 4) | \n", - "63.8251 | \n", - "
20 | \n", - "installment_rate_in_percentage_of_disposable_income | \n", - "[4 ~ inf) | \n", - "24.9286 | \n", - "
21 | \n", - "other_debtors_or_guarantors | \n", - "guarantor | \n", - "75.2848 | \n", - "
22 | \n", - "other_debtors_or_guarantors | \n", - "none | \n", - "46.6128 | \n", - "
23 | \n", - "other_debtors_or_guarantors | \n", - "co-applicant | \n", - "14.7865 | \n", - "
24 | \n", - "age_in_years | \n", - "[-inf ~ 34) | \n", - "28.4249 | \n", - "
25 | \n", - "age_in_years | \n", - "[34 ~ 37) | \n", - "114.1148 | \n", - "
26 | \n", - "age_in_years | \n", - "[37 ~ inf) | \n", - "54.5930 | \n", - "
27 | \n", - "other_installment_plans | \n", - "none | \n", - "53.8884 | \n", - "
28 | \n", - "other_installment_plans | \n", - "bank | \n", - "19.8446 | \n", - "
29 | \n", - "other_installment_plans | \n", - "stores | \n", - "15.6862 | \n", - "
30 | \n", - "housing | \n", - "own | \n", - "54.0833 | \n", - "
31 | \n", - "housing | \n", - "rent | \n", - "30.7253 | \n", - "
32 | \n", - "housing | \n", - "for free | \n", - "26.5866 | \n", - "