sklearn逻辑回归参数详解，及用逻辑回归制作评分卡

1 导库，获取数据

%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR
#其实日常在导库的时候，并不是一次性能够知道我们要用的所有库的。通常都是在建模过程中逐渐导入需要的库。

data = pd.read_csv(r"C:\work\learnbetter\micro-class\week 5 logit regression\ranking
card\card\data\rankingcard.csv",index_col=0)

2 探索数据与数据预处理

在这一步我们要样本总体的大概情况，比如查看缺失值，量纲是否统一，是否需要做哑变量等等。其实数据的探索和数据的预处理并不是完全分开的，并不一定非要先做哪一个，因此这个顺序只是供大家参考。

#观察数据类型
data.head()
#观察数据结构
data.shape()
data.info()

2.1 去除重复值

现实数据，尤其是银行业数据，可能会存在的一个问题就是样本重复，即有超过一行的样本所显示的所有特征都一样。有时候可能时人为输入重复，有时候可能是系统录入重复，总而言之我们必须对数据进行去重处理。可能有人会说，难道不可能出现说两个样本的特征就是一模一样，但他们是两个样本吗？比如，两个人，一模一样的名字，年龄，性别，学历，工资……当特征量很少的时候，这的确是有可能的，但一些指标，比如说家属人数，月收入，已借有的房地产贷款数量等等，几乎不可能都出现一样。尤其是银行业数据经常是几百个特征，所有特征都一样的可能性是微乎其微的。即便真的出现了如此极端的情况，我们也可以当作是少量信息损失，将这条记录当作重复值除去。

#去除重复值
data.drop_duplicates(inplace=True)
data.info()
#删除之后千万不要忘记，恢复索引
data.index

2.2 填补缺失值

#探索缺失值
data.info()
data.isnull().sum()/data.shape[0]
#data.isnull().mean()

第二个要面临的问题，就是缺失值。在这里我们需要填补的特征是“收入”和“家属人数”。“家属人数”缺失很少，仅缺失了大约2.5%，可以考虑直接删除，或者使用均值来填补。“收入”缺失了几乎20%，并且我们知道，“收入”必然是一个对信用评分来说很重要的因素，因此这个特征必须要进行填补。在这里，我们使用均值填补“家属人数”。
那字段"收入"怎么办呢？对于银行数据来说，我们甚至可以有这样的推断：一个来借钱的人应该是会知道，“高收入”或者“稳定收入”于他/她自己而言会是申请贷款过程中的一个助力，因此如果收入稳定良好的人，肯定会倾向于写上自己的收入情况，那么这些“收入”栏缺失的人，更可能是收入状况不稳定或收入比较低的人。基于这种判断，我们可以用比如说，四分位数来填补缺失值，把所有收入为空的客户都当成是低收入人群。当然了，也有可能这些缺失是银行数据收集过程中的失误，我们并无法判断为什么收入栏会有缺失，所以我们的推断也有可能是不正确的。具体采用什么样的手段填补缺失值，要和业务人员去沟通，观察缺失值是如何产生的。在这里，我们使用随机森林填补“收入”。
还记得我们用随机森林填补缺失值的案例么？随机森林利用“既然我可以使用A，B，C去预测Z，那我也可以使用A，C，Z去预测B”的思想来填补缺失值。对于一个有n个特征的数据来说，其中特征T有缺失值，我们就把特征T当作标签，其他的n-1个特征和原本的标签组成新的特征矩阵。那对于T来说，它没有缺失的部分，就是我们的Y_train，这部分数据既有标签也有特征，而它缺失的部分，只有特征没有标签，就是我们需要预测的部分。
特征T不缺失的值对应的其他n-1个特征 + 本来的标签：X_train 特征T不缺失的值：Y_train 特征T缺失的值对应的其他n-1个特征 + 本来的标签：X_test 特征T缺失的值：未知，我们需要预测的Y_test这种做法，对于某一个特征大量缺失，其他特征却很完整的情况，非常适用。

data["NumberOfDependents"].fillna(int(data["NumberOfDependents"].mean()),inplace=True)
#如果你选择的是删除那些缺失了2.5%的特征，千万记得恢复索引哟~
data.info()
data.isnull().sum()/data.shape[0]

之前我们所做的随机森林填补缺失值的案例中，我们面临整个数据集中多个特征都有缺失的情况，因此要先对特征排序，遍历所有特征来进行填补。这次我们只需要填补“收入”一个特征，就无需循环那么麻烦了，可以直接对这一列进行填补。我们来写一个能够填补任何列的函数：

def fill_missing_rf(X,y,to_fill):
"""
使用随机森林填补一个特征的缺失值的函数
参数：
X：要填补的特征矩阵
y：完整的，没有缺失值的标签
to_fill：字符串，要填补的那一列的名称
"""
#构建我们的新特征矩阵和新标签
df = X.copy()
fill = df.loc[:,to_fill]
df = pd.concat([df.loc[:,df.columns != to_fill],pd.DataFrame(y)],axis=1)
#找出我们的训练集和测试集
Ytrain = fill[fill.notnull()]
Ytest = fill[fill.isnull()]
Xtrain = df.iloc[Ytrain.index,:]
Xtest = df.iloc[Ytest.index,:]
#用随机森林回归来填补缺失值
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor as rfr
rfr = rfr(n_estimators=100)
rfr = rfr.fit(Xtrain, Ytrain)
Ypredict = rfr.predict(Xtest)
return Ypredict

创造函数需要的参数，将参数导入函数

X = data.iloc[:,1:]
y = data["SeriousDlqin2yrs"]
X.shape
#=====【TIME WARNING：1 min】=====#
y_pred = fill_missing_rf(X,y,"MonthlyIncome")
#确认我们的结果合理之后，我们就可以将数据覆盖了
data.loc[data.loc[:,"MonthlyIncome"].isnull(),"MonthlyIncome"] = y_pred

2.3 描述性统计处理异常值

现实数据永远都会有一些异常值，首先我们要去把他们捕捉出来，然后观察他们的性质。注意，我们并不是要排除掉所有异常值，相反很多时候，异常值是我们的重点研究对象，比如说，双十一中购买量超高的品牌，或课堂上让很多学生都兴奋的课题，这些是我们要重点研究观察的。
日常处理异常值，我们使用箱线图或者法则来找到异常值（千万不要说依赖于眼睛看，我们是数据挖掘工程师，除了业务理解，我们还要有方法）。但在银行数据中，我们希望排除的“异常值”不是一些超高或超低的数字，而是一些不符合常理的数据：比如，收入不能为负数，但是一个超高水平的收入却是合理的，可以存在的。所以在银行业中，我们往往就使用普通的描述性统计来观察数据的异常与否与数据的分布情况。注意，这种方法只能在特征量有限的情况下进行，如果有几百个特征又无法成功降维或特征选择不管用，那还是用比较好。

#描述性统计
data.describe([0.01,0.1,0.25,.5,.75,.9,.99]).T
#异常值也被我们观察到，年龄的最小值居然有0，这不符合银行的业务需求，即便是儿童账户也要至少8岁，我们可以查看一下年龄为0的人有多少
(data["age"] == 0).sum()
#发现只有一个人年龄为0，可以判断这肯定是录入失误造成的，可以当成是缺失值来处理，直接删除掉这个样本
data = data[data["age"] != 0]
"""
另外，有三个指标看起来很奇怪：
"NumberOfTime30-59DaysPastDueNotWorse"
"NumberOfTime60-89DaysPastDueNotWorse"
"NumberOfTimes90DaysLate"
这三个指标分别是“过去两年内出现35-59天逾期但是没有发展的更坏的次数”，“过去两年内出现60-89天逾期但是没有发展的更坏的次数”,“过去两年内出现90天逾期的次数”。这三个指标，在99%的分布的时候依然是2，最大值却是98，看起来非常奇怪。一个人在过去两年内逾期35~59天98次，一年6个60天，两年内逾期98次这是怎么算出来的？
我们可以去咨询业务人员，请教他们这个逾期次数是如何计算的。如果这个指标是正常的，那这些两年内逾期了98次的客户，应该都是坏客户。在我们无法询问他们情况下，我们查看一下有多少个样本存在这种异常：
"""
data[data.loc[:,"NumberOfTimes90DaysLate"] > 90].count()
#有225个样本存在这样的情况，并且这些样本，我们观察一下，标签并不都是1，他们并不都是坏客户。因此，我们基本可以判断，这些样本是某种异常，应该把它们删除。
data =