【3】评分卡实例-评分卡表制作

接上文《评分卡实例-逻辑回归建模》

前文提要与本文概述

上节我们通过建模，得到评分卡中的逻辑回归模型：
   
一般不用逻辑回归模型进行预测，而是制作一张评分卡，使用时通过评分卡，计算用户的评分。
下面我们就来一起看看什么是评分卡，以及如何制作评分卡。

一、如何制作评分卡  

本节讲解如何将逻辑回归模型制作成评分卡。

1.1. 什么是模型转评分      

逻辑回归模型得到的客户逾期的概率，而评分卡最终输出的是客户评分，模型转评分就是指将逻辑回归模型转为评分输出，转换方法是把逻辑回归模型的线性部分抽出，并作一定的线性缩放， 转换公式如下：

    -------- (1)式

可以看到，它其实就是把逻辑回归的WX+b部分通过offset和factor两个参数来进一步线性映射为分数，而其中的offset和factor则是待定的参数。

• 如何确定factor和offset

好了，factor和offset两个参数怎么确定呢，其实factor和offset一般不直接设定，而是通过设定init_socre，init_odds，delta_score，delta_rate四个参数来间接计算，四个参数的意义如下：

init_socre,init_odds：odds为init_odds时，评分为init_socre。

delta_score,delta_rate：odds每降低 delta_rate倍时，分数提升delta_score分。

备注：  ，即odds是“是坏客户"的概率与"是好客户"的概率的比值。

这里我们只讲模型转评分是怎么做的，关于四个参数与offset和factor等原理详见《模型转评分-原理》。

根据业务需要设好四个参数后，再用以下公式确定 factor 和 offset：

理论上，设置好四个参数，就可以得到 factor 和 offset，再通过(1)式就可以计算客户的评分了。但实际上，评分一般不用上述公式，而是制作为评分卡，通过查表的方式来计算评分，下面我们说说评分卡表怎么制作。

1.2. 评分卡表的制作

接下来我们说说评分卡表是怎么制作的。

由于（1）式可以化为以下形式：

把上式中的  看作基础分，看作特征得分，那么用户的总分就是每个特征的得分(FetureScore)，再加上基础分(BaseScore)， 因此，把各个特征的各个分组的得分与基础分一起制成如下表格：

在计算用户得分时，只需根据用户各个特征所属分组，在表中查得特征得分，再加上基础分就是用户的总评分。

二、评分卡制作-实例讲解

上面说的都是理论，下面我们通过实例，来更具体的看看是如何基于模型制作出评分卡表的。

2.1. 评分卡模型转评分-实例解说

在本实例中，评分卡模型转评分的过程如下：

一、参数设置

先设置 init_socre，init_odds，delta_score，delta_rate四个参数的值。

一般设为：

它的意思是，当 odds(坏账概率 : 不坏账概率) = 50 : 1时，分数为600，当 odds每降低2倍(例如从50 : 1降为25 : 1)，分数提高20分，这个设置就是最标准的设置了，这套参数(600、50、20、2)老饼没有去细究，但国外文献、软件一般都是用这套参数，而在国内有时候习惯限制在100分内，那就要自己适当调整了。

二、计算offset 、 factor

设置好上述参数后，使用公式计算offset 和 factor ：

三、计算基础分与特征得分

根据offset和factor就可以计算评分卡的基础得分与特征得分，具体如下：

1. 计算基础得分

由模型的阈值b = -2.5393，代入基础分计算公式，得到基础分为：

2. 计算特征得分

以rev为例，rev的系数为0.6668，当分组为0时，woe值为−1.5056，可算得当特征rev为第0组时的得分为：   

如此类推，把各个特征变量的各个分组的得分都计算出来，就得到评分卡表了。

2.2. 评分卡结果

将基础分与各个特征的得分汇总，就是最终的评分卡表了，本实例中，汇总后的评分卡表如下：

模型应用时，即对客户评分，如下使用：

    (1) 先通过客户特征数据，判断客户各个特征属于哪一组。

    (2) 通过特征所在分组，查询特征评分表，获取各个特征的评分。

    (3) 计算总分：总分= 各特征评分 + 基础分。

备注：在将评分卡布署到生产时，往往会将所有分数都进行取整

好了，根据上述流程，就把评分卡表制作出来了，但评分时还需要依靠阈值才能确定用户是否通过，下张文章再我们再来讲解如何制作评分卡的阈值表~它可以用来辅助我们确定评分阈值。

本文小结

简单来说，模型转评分其实就是设置好相关参数来得到factor和offset， 然后就可以计算出基础分和各个特征各个分组的得分了，组合在一起就是评分卡表了，在这里我们更倾向于"怎么做评分卡"，对于一些原理在这里我们是能忽略就忽略的，如果想深究，可以在"进阶篇"中详细了解。