信用模型中对于类别变量的编码方式：dummy编码和WOE编码

最常见的用于信用评分的模型就是logistic回归，这是一种处理二分类因变量的广义线性模型。这种模型的理论基础比较扎实，但是对于不同的问题当然也存在一些特殊的处理方式，我最大的困惑就在于建模时对分类自变量的处理方法。

由于制作评分卡的某些需要，通常会在建立评分模型时将自变量做离散化处理（等宽切割，等高切割，或者利用决策树来切割），但是模型本身没办法很好地直接接受分类自变量的输入，因此需要对自变量进行再次的处理。比较常规的做法有两种：做dummy变量，做基于目标的变量编码。

dummy变量是比较顺其自然的操作，例如某个自变量m有3种取值分别为m1,m2,m3，那么可以构造两个dummy变量M1,M2：当m取m1时，M1取1而M2取0；当m取m2时，M1取0而M2取1；当m取m3时，M1取0且M2取0。这样，M1和M2的取值就确定了m的取值。之所以不构造M3变量，是基于信息冗余和多重共线性之类的考虑。但是，构造dummy变量也存在一些缺点，例如无法对自变量的每一个取值计算其信用得分，并且回归模型筛选变量时可能出现某个自变量被部分地舍弃的情况。

另一种处理分类变量的方法是基于目标对其进行编码，在信用评分中比较常见的就是用WOE编码。WOE叫做证据权重(Weight of Evidence)，表示的其实是自变量取某个值的时候对违约比例的一种影响