评分卡建模自动化流程

• 本项目分为2个脚本，一个是评分卡建模主流程(评分卡模板GitHub_v1.ipynb)，一个是主流程里需要用到的一些函数(self_f_2.py)；此脚本**评分卡模版_github待完善.py **待更新完善
• 主流程涉及的代码流程为从数据基本情况了解（简单eda）——数据预处理（异常和缺失）——特征衍生——特征筛选——模型评价——分数映射——分数分布，关键步骤的数据都进行了输出展示，以让建模者能够根据自身数据情况，进行调整
• 主流程里需要用到的一些函数，基本参考了GitHub项目https://github.com/taenggu0309/Semi-auto-modeling 笔者做了些改造和新增；
• ipynb(使用浏览器打开)文件可能不好打开，可以下载到本地打开查看

• 创建评分卡建模自动化流程项目

• 进行细微修正
  1. 计算变量得分时，刻度B少添加一个负号，导致分数错误，现已修正；
  2. 由于存在需要知道具体某个用户得分的情况，在最后添加里将用户唯一识别码合并到数据集里到操作
  3. 由于部分网友，想要训练的数据集，因此添加了数据集

• 进行代码添加
  1. 细化调整分箱部分的代码，添加手动调整分箱的代码
  2. 去除在woe编码前的共线性筛选，以免去除掉一些因为woe编码后因为相关性筛选而去除的变量