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评分卡在建模之前，需要对变量进行分箱，它可以分析变量的有效性、加强模型的泛化能力，同时使评分卡模型可以以卡表形式来表示。变量分箱在评分卡制作中是不可缺乏的一个环节，本文介绍评分卡变量分箱的方法、代码。

评分卡是小贷风控中一种基于逻辑回归的的模型，它以卡表的形式对用户质量进行评分。评分卡一般分为A卡(申请评分卡)、B卡(行为评分卡)、C卡(催收评分卡)、F卡(欺诈评级评分卡)。本文讲解评分卡的原理，以及如何使用python实现一个评分卡。

最大KS分箱是基于KS值来进行分箱的一种方法，它先把所有样本初始化为一个分箱，然后根据KS点对分箱不断切割，直到数据分为n个分箱。它们都属于自动分箱方法，其中，卡方分箱是实际中最常用的分箱方法。最后，还需要审查一下业务逻辑是否合理，仔细看下每个分箱(第2列)与对应的badrate是不是符合业务逻辑，如果业务逻辑不合理，那赶紧检查问题，如果业务逻辑合理，那就过关啦！卡方分箱是基于卡方值进行分箱的一种方法，卡方分箱先初始化m个分箱，卡方分箱用卡方值判断哪两个分箱的类别分布最没区分度，就合并哪两个分箱。

在实现评分卡前，一般需要将变量进行分箱。变量的分箱可能通过手动分箱，也可以使用自动分箱算法来进行分箱，其中常用的自动分箱方法有：等频分箱、等距分箱、卡方分箱、KS分箱、决策树分箱等。下面展示什么是等频等距分箱，以及代码的实现。例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

评分卡是小贷风控中的一种常用模型，它最终输出一张用于估计小贷客户质量的评分卡表。评分卡样式如下：在来了新用户后，根据以上卡表，算出用户最终的评分。bbbrisk是python的一个风控包，它提供了快速构建评分卡的功能，bbbrisk的优点是，不仅仅是单纯的提供评分卡模型，而是实际构建评分卡时一切可能用到的功能。