在Python中开发信用评分模型通常遵循以下步骤：
数据获取
获取存量客户和潜在客户的数据。
存量客户是已经开展融资业务的客户，潜在客户是未来可能开展业务的客户。
数据预处理
数据清洗，包括处理缺失值和异常值。
使用`describe（）`函数了解数据集的统计信息，如均值、中位数和缺失值数量。
探索性数据分析（EDA）
使用直方图和箱形图等工具来描述样本总体情况。
变量选择
通过统计学方法筛选出对违约状态影响显著的指标。
模型开发
变量分段、WOE（证据权重）变换和逻辑回归估算。
模型评估
评估模型的区分能力、预测能力和稳定性。
信用评分
根据逻辑回归系数和WOE确定信用评分方法，将Logistic模型转换为标准评分形式。
建立评分系统
根据信用评分方法建立自动信用评分系统。
导入必要的库import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.metrics import classification_report加载数据data = pd.read_csv（'cs-training.csv'）数据预处理（示例：处理缺失值）data = data.dropna（）划分训练集和测试集X = data.drop（'loan_status', axis=1）y = data['loan_status']X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split（X, y, test_size=0.25, random_state=1234）模型训练model = LogisticRegression（）model.fit（X_train, y_train）模型评估predictions = model.predict（X_test）print（classification_report（y_test, predictions））
请注意，上述代码仅为一个基本示例，实际开发中需要根据具体情况进行调整，包括特征选择、模型参数调优、特征工程等。