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author: JustinGao
modify_date: 2022-09-22

1. 变量的分布（可视化）

• plot_cate_var -- 类别型变量分布
• plot_num_col -- 数值型变量分布

2. 变量的违约率分析（可视化）：

• plot_default_cate -- 类别型变量的违约率分析
• plot_default_num -- 数值型变量的违约率分析

1. 缺失值处理

• missing_cal -- 计算每个变量的缺失率
• plot_missing_var -- 所有变量缺失值分布图
• plot_missing_user -- 单个样本的缺失分析
• missing_delete_var -- 缺失值剔除（针对单个变量）
• missing_delete_user -- 缺失值剔除（针对单个样本）
• fillna_cate_var -- 缺失值填充（类别型变量）
• fillna_num_var -- 缺失值填充（数值型变量）

2. 常变量/同值化处理

• const_delete -- 常变量/同值化处理

3. 降基处理

• descending_cate -- 类别型变量的降基处理

• cluster_AffinityPropagation --#亲和力传播
• cluster_AgglomerativeClustering --#聚合
• cluster_Birch --#BIRCH
• cluster_DBSCAN --#DBSCAN
• cluster_KMeans --#K-Means
• cluster_MiniBatchKMeans --#Mini-Batch K-Means
• cluster_MeanShift --#均值漂移
• cluster_OPTICS --#OPTICS
• cluster_SpectralClustering --#光谱聚合
• cluster_GaussianMixture --#高斯模糊

• iv_count -- 计算IV
• get_var_median -- 关于连续变量的所有元素的中位列表
• calculate_gini -- 计算基尼指数
• get_cart_split_point -- 获得最优的二值划分点（即基尼指数下降最大的点）
• get_cart_bincut --计算最优分箱切分点
• calculate_chi --计算卡方值
• get_chimerge_bincut --计算卡方分箱的最优分箱点
• get_maxks_split_point --计算KS值
• get_bestks_bincut --计算最优分箱切分点
• bin_frequency --等频分箱
• bin_distance --等距分箱
• bin_self --自定义分箱

• binning_cate -- 类别型变量的分箱
• iv_cate -- 类别型变量的IV明细表
• binning_num -- 数值型变量的分箱（使用卡方分箱）
• iv_num -- 数值型变量的IV明细表
• binning_self -- 自定义分箱
• plot_woe -- 变量woe的可视化
• woe_monoton -- 检验变量的woe是否呈单调变化
• woe_large -- 检验变量某个箱的woe是否过大(大于1),PS:箱体的woe在（-1,1）较合理

• select_xgboost -- xgboost筛选变量
• select_rf -- 随机森林筛选变量
• plot_corr -- 变量相关性可视化
• corr_mapping -- 变量强相关性映射
• forward_delete_corr -- 逐个剔除相关性高的变量
• forward_delete_corr_ivfirst -- 逐个剔除相关性高的变量（考虑IV大小）
• forward_delete_corr_impfirst -- 逐个剔除相关性高的变量（考虑xgb或者rf）
• forward_delete_pvalue -- 显著性筛选（向前选择法）
• forward_delete_coef -- 逻辑回归系数符号筛选（每个变量的系数符号需要一致）
• depth_first_search -- 暴力搜索特定组合的col_list的ks，并组建叠加变量数量

• woe_df_concat -- 变量woe结果明细表
• woe_transform -- 变量woe转换

• plot_roc -- 绘制ROC曲线
• plot_model_ks -- 绘制模型的KS曲线
• plot_learning_curve -- 绘制学习曲线
• cross_verify -- 交叉验证
• plot_matrix_report -- 混淆矩阵/分类结果报告

• cal_scale -- 评分卡刻度
• score_df_concat -- 变量score的明细表
• score_transform -- 变量score转换
• plot_score_ks -- 绘制评分卡的KS曲线
• plot_PR -- PR曲线
• plot_score_hist -- 好坏用户得分分布图
• score_info -- 得分明细表
• plot_lifting -- 绘制提升图和洛伦兹曲线
• rule_verify -- 设定cutoff点，计算衡量指标

• score_psi -- 计算评分的PSI
• plot_score_compare -- 评分对比图
• var_stable -- 变量稳定性分析
• plot_var_shift -- 变量偏移分析

• weight_ks -- 计算加权之后的模型KS以及区间坏率