特征分箱：在10以内的分箱数中选择最优分箱

很抱歉，由于不清楚“credit_risk_analysis”库的具体内容和功能，我无法为你提供确切的代码示例。

不过，以下是一个模拟的信用风险分析代码示例，你可以根据这个示例来推测“credit_risk_analysis”库可能的用法：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设这是一些模拟的信用数据
data = pd.DataFrame({
    'income': [50000, 60000, 45000, 70000, 55000],
    'debt': [10000, 15000, 8000, 20000, 12000],
    'default': [0, 1, 0, 1, 0]
})

# 计算债务收入比
data['debt_to_income_ratio'] = data['debt'] / data['income']

# 假设进行一些简单的数据分析来评估信用风险
default_rates_by_ratio = data.groupby(pd.cut(data['debt_to_income_ratio'], bins=5))['default'].mean()

print("Default rates by debt-to-income ratio bins:")
print(default_rates_by_ratio)

这个示例创建了一个简单的信用数据模拟，并计算了债务收入比，然后根据债务收入比的分箱计算了违约率。如果“credit_risk_analysis”库是用于信用风险分析的，它可能提供更复杂的功能，如特征工程、模型构建和评估等。

如果你能提供更多关于“credit_risk_analysis”库的信息，比如它的功能描述、文档片段等，我可以为你提供更具体的代码示例。