（信贷风控九）行为评分卡模型python实现（详细代码+注释+讲解）

最新推荐文章于 2025-06-17 12:53:08 发布

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本文详细讲解了行为评分卡模型的Python实现，包括数据预处理、特征衍生、筛选、变量分箱、参数估计、特征选择、模型性能测试和概率转分数等步骤。代码中使用GBDT和LASSO进行变量挑选，适用于贷中风险管理。

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（九）行为评分卡模型python实现（详细代码+注释+讲解）

浅谈行为评分卡

我们知道行为评分卡只要用在信贷的贷中环节，贷中指的是贷款发放之后到期之前的时间段，其实行为评分卡和申请评分卡在实现上没有太大的差别，主要是数据集不一样。因为前一篇博客已经介绍过行为评分卡，这里就不过多去讨论了，主要以代码为主

行为评分卡建模步骤

数据预处理
特征衍生
特征处理与筛选
变量分箱
模型的参数估计
特征挑选
模型性能测试
概率转换为分数

代码如下：

和申请评分卡代码有一些不同的地方在于，由于行为逻辑回归结果后有存在符号为正的系数和不显著的变量，变量挑选使用了GBDT评估重要性和LASSO。由于数据集不一样，代码中可能后面有一些变量挑选的地方对不上，不过整体代码是没有问题的，思路和流程在代码中均可以体现，数据集可以在我的博客资源下载。

import pandas as pd
import numpy as np
import pickle
from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor
import statsmodels.api as sm
from sklearn import ensemble
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.metrics import roc_auc_score


'''
时间：20190227
作者：小象学院
'''

#################################
#由于数据已经经过一定的清洗了，非一手数据，所以我们忽略了一些步骤，进行变量衍生
#   1, 读取数据，衍生初始变量   #
'''
Loan_Amount:总额度
OS：未还金额
Payment：还款金额
Spend：使用金额
Delq：逾期情况
'''
#################################
folderOfData = 'H:'
trainData = pd.read_csv(folderOfData+'/训练集.csv',header = 0,engine ='python')
testData = pd.read_csv(folderOfData+'/测试集.csv',header = 0,engine ='python')


#衍生逾期类型的特征的函数
def DelqFeatures(event,window,type):
    '''
    :parms event 数据框
    :parms windows 时间窗口
    :parms type 响应事件类型
    '''
    current = 12
    start = 12 - window + 1
    #delq1、delq2、delq3为了获取window相对应的dataframe范围
    delq1 = [event[a] for a in ['Delq1_' + str(t) for t in range(current, start - 1, -1)]]
    delq2 = [event[a] for a in ['Delq2_' + str(t) for t in range(current, start - 1, -1)]]
    delq3 = [event[a] for a in ['Delq3_' + str(t) for t in range(current, start - 1, -1)]]
    if type == 'max delq':
        if max(delq3) == 1:
            return 3
        elif max(delq2) == 1:
            return 2
        elif max(delq1) == 1:
            return 1
        else:
            return 0
    if type in ['M0 times','M1 times', 'M2 times']:
        if type.find('M0')>-1:
            return sum(delq1)
        elif type.find('M1')>-1:
            return sum(delq2)
        else:
            return sum(delq3)

allFeatures = []

'''
逾期类型的特征在行为评分卡（预测违约行为）中，一般是非常显著的变量。
通过设定时间窗口，可以衍生以下类型的逾期变量：
'''

# 考虑过去1个月，3个月，6个月，12个月
for t in [1,3,6,12]:
    # 1，过去t时间窗口内的最大逾期状态
    allFeatures.append('maxDelqL'+str(t)+"M")
    trainData['maxDelqL'+str(t)+"M"] = trainData.apply(lambda x: DelqFeatures(x,t,'max delq'),axis=1)

    # 2，过去t时间窗口内的，M0,M1,M2的次数
    allFeatures.append('M0FreqL' + str(t) + "M")
    trainData['M0FreqL' + str(t) + "M"] = trainData.apply(lambda x: DelqFeatures(x,t,'M0 times'),axis=1)

    allFeatures.append('M1FreqL' + str(t) + "M")
    trainData['M1FreqL' + str(t) + "M"] = trainData.apply(lambda x: DelqFeatures(x, t, 'M1 times'), axis=1)

    allFeatures.append('M2FreqL' + str(t) + "M")
    trainData['M2FreqL' + str(t) + "M"] = trainData.apply(lambda x: DelqFeatures(x, t, 'M2 times'), axis=1)



#衍生额度使用率类型特征的函数
def UrateFeatures(event, window, type):
    '''
    :parms event 数据框
    :parms windows 时间窗口
    :parms type 响应事件类型
    '''
    current = 12
    start = 12 - window + 1
    #获取在数据框内有效区域
    monthlySpend = [event[a] for a in ['Spend_' + str(t) for t in range(current, start - 1, -1)]]
    #获取授信总额度
    limit = event['Loan_Amount']
    #月使用率
    monthlyUrate = [x / limit for x in monthlySpend]
    if type == 'mean utilization rate':
        return np.mean(monthlyUrate)
    if type == 'max utilization rate':
        return max(monthlyUrate)
    #月额度使用率增加的月份
    if type == 'increase utilization rate':
        #val[0:-1]表示第一个元素到倒数第二个元素的切片
        currentUrate = monthlyUrate[0:-1]
        #val[1:]表示第二个元素到最后一个元素的切片
        previousUrate = monthlyUrate[1:]
        compareUrate = [int(x[0]>x[1]) for x in zip(currentUrate,previousUrate)]
        return sum(compareUrate)


'''
额度使用率类型特征在行为评分卡模型中，通常是与违约高度相关的
'''
# 考虑过去1个月，3个月，6个月，12个月
for t in [1,3,6,12]:
    # 1，过去t时间窗口内的最大月额度使用率
    allFeatures.append('maxUrateL' + str(t) + "M")
    trainData['maxUrateL' + str(t) + "M"] = trainData.apply(lambda x: UrateFeatures(x,t,'max utilization rate'),axis = 1)

    # 2，过去t时间窗口内的平均月额度使用率
    allFeatures.append('avgUrateL' + str(t) + "M")
    trainData['avgUrateL' + str(t) + "M"] = trainData.apply(lambda x: UrateFeatures(x, t, 'mean utilization rate'),axis=1)

    # 3，过去t时间窗口内，月额度使用率增加的月份。该变量要求t>1
    if t > 1:
        allFeatures.append('increaseUrateL' + str(t) + "M")
        trainData['increaseUrateL' + str(t) + "M"] = trainData.apply(lambda x: UrateFeatures(x, t, 'increase utilization rate'),axis=1)


#衍生还款类型特征的函数
def PaymentFeatures(event, window, type):
    current = 12
    start = 12 - window + 1
    #月还款金额
    currentPayment = [event[a] for a in ['Payment_' + str(t) for t in range(current, start - 1, -1)]]
    #月使用金额，错位一下
    previousOS = [event[a] for a in ['OS_' + str(t) for t in range(current-1, start - 2, -1)]]
    monthlyPayRatio = []
    for Pay_OS in zip(currentPayment,previousOS):
        #前一个月使用了才会产生还款
        if Pay_OS[1]>0:
            payRatio = Pay_OS[0]*1.0 / Pay_OS[1]
            monthlyPayRatio.append(payRatio)
        #前一个月没使用，就按照100%还款
        else:
            monthlyPayRatio.append(1)
    if type == 'min payment ratio':
        return min(monthlyPayRatio)
    if type == 'max payment ratio':
        return max(monthlyPayRatio)
    if type == 'mean payment ratio':
        total_payment = sum(currentPayment)
        total_OS = sum(previousOS)
        if total_OS > 0:
            return total_payment / total_OS
        else:
            return 1

'''
还款类型特征也是行为评分卡模型中常用的特征
'''
# 考虑过去1个月，3个月，6个月，12个月
for t in [1,3,6,12]:
    # 1，过去t时间窗口内的最大月还款率
    allFeatures.append('maxPayL' + str(t) + "M")
    trainData['maxPayL' + str(t) + "M"] = trainData.apply(lambda x: PaymentFeatures(x, t, 'max payment ratio'),axis=1)
    # 2，过去t时间窗口内的最小月还款率
    allFeatures.append('minPayL' + str(t) + "M")
    trainData['minPayL' + str(t) + "M"] = trainData.apply(lambda x: PaymentFeatures(x, t, 'min payment ratio'),axis=1)
    # 3，过去t时间窗口内的平均月还款率
    allFeatures.append('avgPayL' + str(t) + "M")
    trainData['avgPayL' + str(t) + "M"] = trainData.apply(lambda x: PaymentFeatures(x, t, 'mean payment ratio'),axis=1)



###函数########
#计算变量分箱之后各分箱的坏样本率
def BinBadRate(df, col, target, grantRateIndicator=0):
    '''
    :param df: 需要计算好坏比率的数据集
    :param col: 需要计算好坏比率的特征
    :param target: 好坏标签
    :param grantRateIndicator: 1返回总体的坏样本率，0不返回
    :return: 每箱的坏样本率，以及总体的坏样本率（当grantRateIndicator＝＝1时）
    '''
    #print(df.groupby([col])[target])
    total = df.groupby([col])[target].count()
    #print(total)
    total = pd.DataFrame({'total': total})
    #print(total)
    bad = df.groupby([col])[target].sum()
    bad = pd.DataFrame({'bad': bad})
    #合并
    regroup = total.merge(bad, le