ScoreCard的保存过程的优化建议

[FrankDataAnalystPython]

这个小bug可能很少有人碰到。在做ScoreCard的过程中，一般是直接使用默认的pdo=60, rate=2, base_odds=35, base_score=750。这些值一般都不会去做任何的设置。这些值在计算每个bins的分数其他的很大作用。

在ScoreCard.export的时候，发现bins的分数是保存下来了，但是完全没有保存下来pdo,rate,base_odds,base_score的值。而在ScoreCard().load()的时候，虽然加载进去了bins的分数，但是ScoreCard()中的self.factor和self.offset使用的却还是默认的值所计算出来的分数。从而前后的predict的结果不一致。

以下为问题的复现，其中用的代码是pipeline的分支

import os
import numpy as np
import pytest
import pandas as pd
from os.path import join
from toad.pipeline import Toad_Pipeline
from sklearn.model_selection import train_test_split, KFold, GridSearchCV
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_breast_cancer

lb  = load_breast_cancer()
X = pd.DataFrame(lb['data'], columns=lb['feature_names'])
Y = lb['target']
Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(X, Y, test_size=0.3, random_state=42)

toad_pipe = Toad_Pipeline()
toad_pipe = toad_pipe.set_params(**params)
toad_pipe = toad_pipe.fit(Xtrain, Ytrain)
Xtrain_ = toad_pipe.transform(Xtrain)

from toad import ScoreCard

card1 = ScoreCard(
    combiner=toad_pipe.combiner,
    transer=toad_pipe.woe,
    base_score=1000,
    pdo=10,
    rate=5,
    base_odds=50
)
card1 = card1.fit(Xtrain_, Ytrain)

card1_result = card1.export()
print(card1_result['mean texture'])
print(card1.predict(Xtrain)[:5])

[910.61408963 891.17084246 960.33222975 900.2856913  932.18954537]

# 导入ScoreCard
card2 = ScoreCard().load(card1_result)
print(card2.predict(Xtrain_)[:5])

[910.63 891.17 960.33 900.3  932.21]

# 由于self.offset和self.factor有明显的不一样，在计算score_to_proba或者proba_to_score的时候有非常明显的差别
card1.score_to_proba(970), card2.score_to_proba(970)

(0.7142857142857154, 0.002244808514989028)

解决方案

1. 在保存为json的时候保存为以下的格式

   {
   'card_params' : {
       'pdo': 60, 
       'rate': 2, 
       'base_odds' : 35, 
       'base_score' : 750
   },
   'bins_scores' : {
       ...
   }
   }

2. load的时候，可以采用以下的方式

   @classmethod
   def load(
   cls,
   json_dict,
   ):
   params = json_dict['card_params']
   bins = json_dict['bins_scores']
   return cls(**params)._load(bins)

[Secbone]

@FrankDataAnalystPython 好提议，其实之前就一直再考虑改这块儿的内容，因为考虑到导出的json格式变化后会有版本间的兼容性问题，所以一直没有动手。我会考虑设计一版新的json导出格式来进行升级，同时考虑一下兼容性的问题如果解决

[FrankDataAnalystPython]

@FrankDataAnalystPython 好提议，其实之前就一直再考虑改这块儿的内容，因为考虑到导出的json格式变化后会有版本间的兼容性问题，所以一直没有动手。我会考虑设计一版新的json导出格式来进行升级，同时考虑一下兼容性的问题如果解决

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