更多风控建模、大数据分析等内容请关注公众号《大数据风控的一点一滴》

在对变量分箱后，需要计算变量的重要性，IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一，python计算IV值的代码如下：

def CalcIV(Xvar, Yvar):    N_0  = np.sum(Yvar==0)   N_1 = np.sum(Yvar==1)   N_0_group = np.zeros(np.unique(Xvar).shape)   N_1_group = np.zeros(np.unique(Xvar).shape)   for i in range(len(np.unique(Xvar))):       N_0_group[i] = Yvar[(Xvar == np.unique(Xvar)[i]) & (Yvar == 0)].count()       N_1_group[i] = Yvar[(Xvar == np.unique(Xvar)[i]) & (Yvar == 1)].count()   iv = np.sum((N_0_group/N_0 - N_1_group/N_1) * np.log((N_0_group/N_0)/(N_1_group/N_1)))   return  iv   def caliv_batch(df, Kvar, Yvar):   df_Xvar = df.drop([Kvar, Yvar], axis=1)   ivlist = []   for col in df_Xvar.columns:       iv = CalcIV(df[col], df[Yvar])       ivlist.append(iv)   names = list(df_Xvar.columns)   iv_df = pd.DataFrame({'Var': names, 'Iv': ivlist}, columns=['Var', 'Iv'])   return iv_df

其中，df是分箱后的数据集，Kvar是主键，Yvar是y变量(0是好，1是坏)。代码运行结果如下：