造型
你好，
有两个脚本（TF_Model_RF.py和TF_Model_Scorecard.py），
TF_Model_RF.py-包含数据操作（输入缺失值，创建新变量等）。这还包含一个随机森林分类模型和一个与奖金问题“奖金：估算消费者在抵押贷款期限内随时拖欠的机会”有关的非常基本的计算。
要运行脚本，第181,182,183和184行将需要更新-这是输入数据的位置，因此文件路径可能需要修改。
直到〜425行，该脚本都在进行数据操作和格式化。在第433行，将输出数据集保存到csv。
如果您有兴趣签出记分卡脚本，则需要先保存csv，然后在TF_Model_Scorecard脚本中将其读回。这可能需要更新TF_Model_Scorecard脚本的第93行上的文件路径。
该代码将花费大约5分钟的时间来运行，具体取决于处理能力。在第523和541行之间，我在随机森林模型上运行GridSearc
