张小明
前端开发工程师
本文完成保险续保预测案例的最后一步：构建评分卡模型。通过WOE转换、逻辑回归训练和评分映射，将模型转化为可用的评分卡，实现从概率到分数的转换。
# WOE转换defwoe_transform_features(df,features,target):""" 对特征进行WOE转换 """df_woe=df.copy()forfeatureinfeatures:iffeaturein['age','premium','satisfaction_score','years_as_customer']:# 连续变量分箱后计算WOEwoe_df,_=calculate_woe_iv(df,feature,target,n_bins=5)woe_dict=dict(zip(woe_df.index,woe_df['woe']))# 应用WOE转换df_woe[第一章：Docker容器并发管理难题破解（仅限前1%工程师掌握的底层原理）在高密度微服务架构中，Docker容器的并发管理常面临资源争用、调度延迟与状态不一致等深层问题。这些问题的根源往往不在应用层，而在于对Linux内核机制…
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