它用于快速构建记分卡项目和二分法模型包。
mksc的Python项目详细描述
Make Scorecard(mksc)
快速构建二分类模型,标准化特征工程以及拓展制作评分卡,文件说明见docs\instruction.md
1. 安装工具包
pip install mksc
2. 创建项目
命令行工具创建项目
mksc project_name
3. 修改项目配置
修改project_name\config\configuration.ini文件，进行项目配置
4. 探索性数据分析
进行探索性数据分析python project_name\eda.py
生成：
- 数据报告：
project_name\result\report.html - 抽样数据：
project_name\result\sample.xlsx - 特征配置：
project_name\config\variable_type.csv
5. 修改特征配置
修改project_name\config\variable_type.csv文件，进行特征配置，配置列说明如下：
- isSave：变量是否保留进行特征工程
- 取值：0-不保留；1-保留
- Type: 变量类型
- 取值： numeric-数值类型；category-类别类型；datetime-日期类型；label-标签列
5. 自定义数据清洗
编写自定义数据清洗与特征组合过程函数project_name\custom.py。
自定义过程封装在Custom类中，定义了2个静态方法，clean_data用于处理行方向的数据与值修改，
feature_combination用于扩展列。CustomModel类用于替换训练模型，CustomApply类用于替换应用过程。
6. 训练模块
完成以上配置后，执行特征工程python project_name\feature.py。
完成特征工程，执行训练python project_name\train.py。
模型结果、特征工程结果均置于project_name\result下.
至此完成二分类项目构建
7. 评分卡与模型调整
如果训练逻辑回归模型可选制作评分卡
python project_name\score.py
TODO python project_name\adjust.py
8. 模型应用与预测
python project_name\apply.pypython project_name\run.py
- 项目
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