woe value problem about scorecard HOT 5 CLOSED

你给一个可重现的案例吧，比如用自带的数据集计算一下，看看能不能出现你这个问题

from scorecard.

这是 我的数据集
train.zip

这是我的代码
library(tidyverse)
library(scorecard)
train <- read_csv("temp/scorcard_woe_problem/train.csv")

bins <- woebin(train,y = "y")

bins$score1%>%
mutate(pg = good / sum(good),
pb = bad / sum(bad),
woe1=log(pb/pg))%>%
select( bin,woe,woe1)

问题的具体体现 就是 最后这一步 woe 和 woe1 不一致，尤其是 woe 是 -Inf的地方

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我知道了，因为你有一个分箱没有bad，scorecard包为了可计算将这个0替换为0.9了。这里的问题是你为啥能容忍没有bad的分箱

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由于变量比较多，先对满足初步要求的的 也就是没有被 var_filter干掉的变量 做单变量分析。 做法是把trian的分箱，应用到test上。 默认用的是 tree 分箱。然后看train test两边的 iv ks 和 psi 作为进一步筛选变量的依据，并不会真用这个分箱，实际入模变量的分箱是手工做的，不会有这个问题。 数值计算中为解决下溢的问题 会把分母下溢的0替换成较小的数。这里替换成0.9是不是有点大？另外其他（非 Inf） woe值 也与woebin的结果有差异，是woebin小数点后保留位数不同导致的吗？

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？？

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