张小明
前端开发工程师
本文完成保险续保预测案例的最后一步：构建评分卡模型。通过WOE转换、逻辑回归训练和评分映射，将模型转化为可用的评分卡，实现从概率到分数的转换。
# WOE转换defwoe_transform_features(df,features,target):""" 对特征进行WOE转换 """df_woe=df.copy()forfeatureinfeatures:iffeaturein['age','premium','satisfaction_score','years_as_customer']:# 连续变量分箱后计算WOEwoe_df,_=calculate_woe_iv(df,feature,target,n_bins=5)woe_dict=dict(zip(woe_df.index,woe_df['woe']))# 应用WOE转换df_woe[2.22 关联规则参数调优：最小支持度、最小置信度如何确定？实战经验分享 引言 最小支持度和最小置信度是关联规则挖掘的关键参数，直接影响规则的数量和质量。本文将分享参数调优的实战经验，帮你找到最优参数组合。 一、参数影响分析 1.1 参数对结果的影响 #mermaid-svg-4…
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