信貸風控建模 無監督分箱方法

在評分卡模型的開發中，連續型變數需要進行分箱操作才能放入模型當中。

分箱操作的定義如下：

1、等距分箱法

import numpy as np

import pandas as pd
from pandas import dataframe
np.random.seed(1)
#隨機數生成器種子
income_list = np.random.randint(3,
50, size=
100)
print
(income_list)
k =5
# 設定分為5個區間
#等距分箱法
income_cut = pd.cut(income_list, k)
print
(type
(income_cut))# 
print
(income_cut)
print
(pd.value_counts(income_cut)
)# 統計每個區間人數
df = dataframe(
)df[
'income'
]= income_list
df['name']=
[pd.util.testing.rands(3)
for i in
range
(len
(income_list))]
#util.testing.rands()實現的乙個生成隨機字串的方法
print
(df)
print
(pd.cut(df[
'income'
], k, labels=
range
(k))
)# 使用cut方法進行分箱
df['categories'
]= pd.cut(df[
'income'
], k, labels=
range
(k))
print
(df)

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import kmeans
#先在4個中心點附近隨機產生一堆資料
real_center =[(
1,1)
,(1,
2),(
2,2)
,(2,
1)]point_number =
50points_x =
points_y =
for center in real_center:
offset_x, offset_y = np.random.randn(point_number)
*0.3
,  np.random.randn(point_number)
*0.25
#random.randn以給定的形狀建立乙個陣列，陣列元素來符合標準正態分佈
x_val, y_val = center[0]
+ offset_x, center[1]
+ offset_y
points_x = np.concatenate(points_x)
#concatenate陣列拼接函式
points_y = np.concatenate(points_y)
plt.plot(points_x, points_y,
'b*'
)plt.show(
)points = np.dstack(
(points_x, points_y))[
0]#深度組合，dstack沿著縱軸方向組合
kmodel = kmeans(n_clusters =4)
kmodel.fit(points)
#訓練模型
print
(kmodel.cluster_centers_)

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