Python是一種強(qiáng)大的編程語言，廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。其中，申請(qǐng)?jiān)u分卡就是Python在征信業(yè)務(wù)中的重要應(yīng)用之一。

申請(qǐng)?jiān)u分卡，是評(píng)估貸款人信用水平的一種方法。在貸款申請(qǐng)過程中，銀行會(huì)對(duì)貸款人的信用等級(jí)進(jìn)行評(píng)估，以決定是否發(fā)放貸款。評(píng)分卡的作用就是用于預(yù)測(cè)貸款人違約概率，并根據(jù)相應(yīng)評(píng)分等級(jí)進(jìn)行決策。

借助Python，我們可以很方便地完成申請(qǐng)?jiān)u分卡的構(gòu)建。其中，最核心的部分就是建立違約概率模型，以此為基礎(chǔ)，計(jì)算貸款人的評(píng)分和相應(yīng)等級(jí)。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 讀取數(shù)據(jù)
data = pd.read_excel("loan_data.xlsx")
# 數(shù)據(jù)預(yù)處理
data.dropna(inplace=True)
X = data.drop(columns=["是否違約"])
y = data["是否違約"]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
# 訓(xùn)練模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 預(yù)測(cè)結(jié)果
score = model.predict_proba(X_test)[:, 1]
score = np.round(score * 100, 0)
# 計(jì)算評(píng)分等級(jí)
df = pd.DataFrame({"score": score})
df["grade"] = pd.cut(df["score"], bins=[-np.inf, 20, 40, 60, 80, np.inf], labels=["E", "D", "C", "B", "A"])
# 輸出結(jié)果
print(df)

代碼中，我們首先讀取了貸款數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理，將缺失值刪除。然后，使用train_test_split函數(shù)將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，并使用LogisticRegression模型進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。最后，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果計(jì)算評(píng)分等級(jí)，并輸出結(jié)果。

總而言之，Python是一種很好的工具，可以方便地實(shí)現(xiàn)申請(qǐng)?jiān)u分卡的構(gòu)建。通過構(gòu)建違約概率模型，我們可以有效地預(yù)測(cè)貸款人的違約概率，并根據(jù)評(píng)分等級(jí)進(jìn)行決策。