python自动分箱，计算woe,iv
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]计算分箱，woe,iv
核心函数主要是freature_process.proc_woe_discrete()与freature_process.proc_woe_continuous()，分别用于计算连续变量与离散变量的woe。它们的输入形式相同：
proc_woe_discrete(df,var,global_bt,global_gt,min_sample,alpha=0.01)
proc_woe_continuous(df,var,global_bt,global_gt,min_sample,alpha=0.01)
输入：
df: DataFrame，要计算woe的数据，必须包含'target'变量，且变量取值为{0，1}
var:要计算woe的变量名
global_bt:全局变量bad total。df的正样本数量
global_gt:全局变量good total。df的负样本数量
min_sample:指定每个bin中最小样本量，一般设为样本总量的5%。
alpha:用于自动计算分箱时的一个标准，默认0.01.如果iv_划分>iv_不划分*（1+alpha)则划分。
输出：一个自定义的InfoValue类的object，包含了分箱的一切结果信息。
该类定义见以下一段代码。
class InfoValue(object):
'''
InfoValue Class
'''
def __init__(self):
self.var_name = []
self.split_list = []
self.iv = 0
self.woe_list = []
self.iv_list = []
self.is_discrete = 0
self.sub_total_sample_num = []
self.positive_sample_num = []
self.negative_sample_num = []
self.sub_total_num_percentage = []
self.positive_rate_in_sub_total = []
self.negative_rate_in_sub_total = []
def init(self,civ):
self.var_name = civ.var_name
self.split_list = civ.split_list
self.iv = civ.iv
self.woe_list = civ.woe_list
self.iv_list = civ.iv_list
self.is_discrete = civ.is_discrete
self.sub_total_sample_num = civ.sub_total_sample_num
self.positive_sample_num = civ.positive_sample_num
self.negative_sample_num = civ.negative_sample_num
self.sub_total_num_percentage = civ.sub_total_num_percentage
self.positive_rate_in_sub_total = civ.positive_rate_in_sub_total
self.negative_rate_in_sub_total = civ.negative_rate_in_sub_total打印分箱结果
eval.eval_feature_detail(Info_Value_list,out_path=False)
输入：
Info_Value_list:存储各变量分箱结果(proc_woe_continuous/discrete的返回值）的List.
out_path:指定的分箱结果存储路径，输出为csv文件
输出：
各变量分箱结果的DataFrame。各列分别包含如下信息：
| var_name | 变量名 |
| split_list | 划分区间 |
| sub_total_sample_num | 该区间总样本数 |
| positive_sample_num | 该区间正样本数 |
| negative_sample_num | 该区间负样本数 |
| sub_total_num_percentage | 该区间总占比 |
| positive_rate_in_sub_total | 该区间正样本占总正样本比例 |
| woe_list | woe |
| iv_list | 该区间iv |
| iv | 该变量iv(各区间iv之和） |
输出结果一个示例（截取部分）：
woe转换
得到分箱及woe,iv结果后，对原数据进行woe转换，主要用以下函数
woe_trans(dvar,civ): replace the var value with the given woe value
输入：
dvar: 要转换的变量，Series
civ: proc_woe_discrete或proc_woe_discrete输出的分箱woe结果，自定义的InfoValue类
输出：
var: woe转换后的变量，Series
分箱原理
该包中对变量进行分箱的原理类似于二叉决策树，只是决定如何划分的目标函数是iv值。
1）连续变量分箱
首先简要描述分箱主要思想：
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1.初始化数据集D =D0为全量数据。转步骤2
2.对于D，将数据按从小到大排序并按数量等分为10份，记录各划分点。计算不进行仍何划分时的iv0，转步骤3.
3.遍历各划分点，计算利用各点进行二分时的iv。
如果最大iv>iv0*(1+alpha)（用户给定，默认0.01）: 则进行划分，且最大iv对应的即确定为此次划分点。它将D划分为左右两个结点，数据集分别为DL, DR.转步骤4.
否则：停止。
4.分别令D=DL,D=DR,重复步骤2.
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为了便于理解，上面简化了一些条件。实际划分时还设计到一些限制条件，如不满足会进行区间合并。
主要限制条件有以下2个：
a.每个bin的数量占比>min_sample(用户给定）
b.每个bin的target取值个数>1，即每个bin必须同时包含正负样本。
2）连续变量分箱
对于离散变量分箱后续补充 to be continued...
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