Metadata-Version: 1.2
Name: autobmt
Version: 0.1.9
Summary: a modeling tool that automatically builds scorecards and tree models.
Home-page: https://github.com/ZhengRyan/autobmt
Author: RyanZheng
Author-email: zhengruiping000@163.com
License: MIT license
Description: ##自动构建评分卡
        
        ## 思想碰撞
        
        |  微信 |  微信公众号 |
        | :---: | :----: |
        | <img src="https://github.com/ZhengRyan/autotreemodel/blob/master/images/%E5%B9%B2%E9%A5%AD%E4%BA%BA.png" alt="RyanZheng.png" width="50%" border=0/> | <img src="https://github.com/ZhengRyan/autotreemodel/blob/master/images/%E9%AD%94%E9%83%BD%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%B9%B2%E9%A5%AD%E4%BA%BA.png" alt="魔都数据干饭人.png" width="50%" border=0/> |
        |  干饭人  | 魔都数据干饭人 |
        
        
        > 仓库地址：https://github.com/ZhengRyan/autobmt
        > 
        > 微信公众号文章：https://mp.weixin.qq.com/s/u8Nsp5M93WIGL2M0tU4U_g
        > 
        > pipy包：https://pypi.org/project/autobmt/
        > 
        > 实验数据：链接: https://pan.baidu.com/s/1BRIHH9Wcwy2EZaO5xSgH9w?pwd=tdq5 提取码: tdq5
        
        ## 一、环境准备
        可以不用单独创建虚拟环境，都是日常常用的python依赖包。需要创建虚拟环境，请参考"五、依赖包安装"
        
        ### `autobmt` 安装
        pip install（pip安装）
        
        ```bash
        pip install autobmt # to install
        pip install -U autobmt # to upgrade
        ```
        
        Source code install（源码安装）
        
        ```bash
        python setup.py install
        ```
        
        ## 二、使用教程
        1、1行代码自动构建评分卡：请查看autobmt/examples/autobmt_lr_tutorial_code.py。里面有例子
        
        2、1步1步拆解自动构建评分卡的步骤：请查看autobmt/examples/tutorial_code.ipynb。里面有详细步骤拆解例子
        
        ## 三、训练、自动选变量、自动单调最优分箱、自动构建模型、自动构建评分卡
        1、Step 1: EDA，整体数据探索性数据分析
        
        2、Step 2: 特征粗筛选
        
        3、Step 3: 对粗筛选后的变量调用最优分箱
        
        4、Step 4: 对最优分箱后的变量进行woe转换
        
        5、Step 5: 对woe转换后的变量进行stepwise
        
        6、Step 6: 用逻辑回归构建模型
        
        7、Step 7: 构建评分卡
        
        8、Step 8: 持久化模型，分箱点，woe值，评分卡结构
        
        9、Step 9: 持久化建模中间结果到excel，方便复盘
        
        ## 四、保存的建模结果相关文件说明
        1、all_data_eda.xlsx：整体数据的EDA情况
        
        2、build_model_log_var_jpg文件夹，最终入模变量的分箱画图，在"build_model_log.xlsx"最后1个sheet也有记录
        
        3、build_model_log.xlsx：构建整个模型的过程日志，记录有利复盘
        
        4、fb.pkl、woetf.pkl、lrmodel.pkl、in_model_var.pkl：fb.pkl分箱文件，woetf.pkl转woe文件，lrmodel.pkl模型文件，入模变量文件
        
        5、scorecard.pkl、scorecard.csv、scorecard.json：评分卡的pkl、csv、json格式。在"build_model_log.xlsx"的"scorecard_structure"sheet也有记录
        
        6、var_bin_woe_format.csv、var_bin_woe_format.json、var_bin_woe.csv、var_bin_woe.json、var_split_point_format.csv、var_split_point_format.json、var_split_point.csv、var_split_point.json：分箱文件和转woe文件的csv、json格式
        
        7、lr_auc_ks_psi.csv：模型的auc、ks、psi
        
        8、lr_pred_to_report_data.csv：构建建模报告的数据
        
        9、lr_test_input.csv：用于模型上线后，将次数据喂入模型，对比和lr_pred_to_report_data.csv结果是否一致。验证模型上线的正确性
        
        ## 五、依赖包安装（建议先创建虚拟环境，不创建虚拟环境也行，创建虚拟环境是为了不和其它项目有依赖包的冲突，不创建虚拟环境的话在基础python环境执行pip install即可）
        ####创建虚拟环境
        conda create -y --force -n autobmt python=3.7.2
        ####激活虚拟环境
        conda activate autobmt
        
        ### 依赖包安装方式一，执行如下命令安装依赖的包
        pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
        
        
        
        
Keywords: autobmt
Platform: UNKNOWN
Classifier: Development Status :: 2 - Pre-Alpha
Classifier: Intended Audience :: Developers
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Natural Language :: English
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.6
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.7
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.8
Requires-Python: >=3.6
