评分卡 0.3

从 JSON 输入生成 PMML 评分卡

命令行调用

pyscorecard input_spec.json pmml_output_dir

根据以下描述，输出 PMML 文件名称由“model_name”和“param_grid”条目的组合生成。

在 Python API 中，scorecard.pmml_scorecard 从兼容 JSON 的输入映射生成 PMML 评分卡定义。

请参阅 examples/risk_example.json（输入）和 examples/risk_example.xml（输出）

所有评分卡生成一个预测风险分数和最多3个原因代码

• 风险分数

• 原因代码1

• 原因代码2

• 原因代码3

生成的评分卡目前都硬编码为使用“pointsAbove”原因代码算法，“min”基线分数算法，0作为整体评分卡评估的初始分数，1作为每个单个特征的基线分数（这确保了达到部分分数为0的特征永远不会作为整体风险评分的原因代码报告）。

输入格式是一个具有以下字段的 JSON 映射

• model_name：模型的名称（也用作输出文件名前缀）

• param_grid：用于特征谓词的参数定义

• 键是可以替换到谓词中的变量名称

• 值是将输出文件名后缀映射到替换值的映射

• 当定义多个网格参数时，在确定组合输出文件名时，键将按字典顺序排序。

• data_fields：生成PMML评分卡中的数据字典和挖掘模式部分字段定义的序列。

• name：既用于数据字段条目也用于挖掘字段条目。

• dataType：用于数据字段条目。

• optype：用于数据字段条目以定义比较的处理方式。

• values：分类和有序字段的允许值。

• characteristics：生成PMML评分卡中特性部分定义的序列。

• name：该特性使用的数据字段。也用于从 name + "Score" 推导特性名称，以及从 name + "RC" 推导整体特性原因代码。

• attributes：特性使用的属性定义序列。

  • reasonCode：满足此标准时的特定原因代码。

  • partialScore：满足此标准时对风险评分的贡献。

  • predicate：定义此标准的谓词（以下为详细说明）。

谓词可以定义为单个字符串，或定义为这样的字符串序列。每个字符串谓词的格式为“OP value”，其中特性定义中命名的数据字段是操作的隐含左侧。谓词序列隐式地进行与操作，以定义该属性需要满足的整体标准。谓词值可能以 $ 开头，以指示网格参数 - 这些将被替换为当前正在生成的评分卡的适当值。

允许的操作是，对于具有 categorical optype 的数据字段是 ==，对于具有 ordinal 或 continuous optype 的数据字段是 ==、<、<=、>= 和 >。