Python

score-card-model

Latest version: v1.6.7

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1.6.7

新增暴力搜索特征方法search_best_feats,具体用法看demo

1.6.6

1.filter_df_woe_pvalue新增n_select的参数,支持指定个数开始的排列组合搜索
2.修改几个小bug

1.6.5

1.重构vif方法,现在基于排列组合的方法虽然比较繁琐,但是有效
2.重构了一下pvalue方法,也是基于排列组合的方式
3.修改了一下plot_feats_iv函数的作用,入参为需要绘制的特征列表,以适配各种情况使用(常值特征作为输入会报错)

1.6.4

新增plot_feats_iv函数,支持IV绘图的小功能

1.6.3

修改了gen_feat_to_score函数,新增md_feats参数以限制最终落地的分数分组文件形式

1.6.2

1.又一次修改了一些bug
2.对corr相关的变量筛选加入frac参数以支持抽样计算

1.6.1

1.给woe转化的过程中的bar显示
2.给filter_df_woe_iv的逻辑做了个优化
3.优化了filter_corr的逻辑

1.6.0

1.增加了分组变量score的输出
2.修改了巨多的bug

1.5.6

修改proba_to_score的分母平滑,防止因为proba为1的时候报错bug(真多bug)

1.5.5

修改了plot_feats_badrate对缺失值绘图的报错

1.5.4

修改trans_df_to_woe中没有正确编码列的BUG

1.5.3

hhhhhhh修改了各种BUG

1.5.2

删除分箱过程中对空列表输入的raise exception,修改后当输入的为空值,返回则为空dict

1.5.1

新增woe编码转化、分数分布plot等功能

1.5.0

1.新增原始df的woe编码方法
2.新增基于base_score和pdo进行分数转化
3.优化部分的函数逻辑

1.4.0

添加了模型效果评估的相关函数

1.3.2

临时修改了一些目录结构

1.3.1

修改statsmodels的版本依赖要求,因部分旧版本会导致factorial报错问题

1.3.0

1.0.0