视频作者：菜菜TsaiTsai
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评分卡中的分数，由以下公式计算：
Score=A−B×log⁡(odds)Score = A-B \times \log(odds) Score=A−B×log(odds)
其中A与B是常数，A叫做“补偿”，B叫做“刻度”，log⁡(odds)\log(odds)log(odds)代表了一个人违约的可能性。对于一个样本，代入先进行WOE变换，然后代入逻辑回归得到的值就是log⁡(odds)\log(odds)log(odds)
我们要假定一个基准分，这是一个人为设定的分数，这里我们假设600分对应好坏比为160\begin{aligned} \frac{1}{60}\end{aligned}601​​，如果好坏比增加一倍，也就是好坏比为130\begin{aligned} \frac{1}{30}\end{aligned}301​​，分数降低20分（指定的违约概率翻倍的分数（PDO）），也就有
{600=A−B×log⁡(160)580=A−B×log⁡(130)\left\{\begin{aligned}&600=A-B \times \log(\frac{1}{60})\\&580=A-B \times \log(\frac{1}{30})\end{aligned}\right. ⎩⎪⎨⎪⎧​​600=A−B×log(601​)580=A−B×log(301​)​

B = 20/np.log(1/2)
A = 600 + B * np.log(1/60)
B,A
---
(28.85390081777927, 481.8621880878296)

有了A和B，分数就很容易得到了。其中不受评分卡中各特征影响的基础分（这个也被称为基础分），就是将截距作为log⁡(odds)\log(odds)log(odds)带入公式进行计算：

base_score = A - B * lr.intercept_
base_score
---
array([482.06209686])

用不同分箱的WOE值乘B，得到的数值就是该分箱对分数的影响

with open(r'D:\ObsidianWorkSpace\SklearnData\ScoreData.csv',"w") as fdata:fdata.write("base_score,{}\n".format(base_score))
for i,col in enumerate(X.columns):score = woeall[col] * (-B * lr.coef_[0][i])score.name = "Score"score.index.name = colscore.to_csv(r'D:\ObsidianWorkSpace\SklearnData\ScoreData.csv',header=True,mode="a")

其实大家可以发现，真正建模的部分不多，更多是我们如何处理数据，如何利用统计和机器学习的方法将数据调整成我们希望的样子，所以除了算法，更加重要的是我们能够达成数据目的的工程能力

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