逾期标签与灰客户
使用 overdue + dpds 生成标签时，通过 overdue_operator 指定比较符。
对一次调用中的所有逾期字段和 DPD 阈值使用相同比较符；满足条件的样本记为 1，其余记为 0。
overdue_operator |
标签为 1 的条件 |
del_grey=True 剔除的灰客户 |
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逾期天数大于 DPD |
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逾期天数大于或等于 DPD |
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逾期天数小于 DPD |
无，参数保留供后续扩展 |
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逾期天数小于或等于 DPD |
无，参数保留供后续扩展 |
del_grey=False 保留灰客户。多个标签会按各自的 DPD 独立剔灰，分别计算样本数、金额和坏样本率分母。
<、<= 下，两种 del_grey 设置结果相同。
阈值为 0 时，两个灰客户区间均为空；>= 0 和 <= 0 会把恰好为 0 的样本记为 1。
灰客户只由表中区间确定，负数和缺失值不会因剔灰而被删除；各入口原有的未表现样本处理仍独立生效。
用法
from hscredit.report import feature_bin_stats
from hscredit.core.rules import Rule
params = dict(
overdue="MOB1",
dpds=[7, 3, 0],
overdue_operator=">=",
del_grey=True,
)
bins = feature_bin_stats(data, "评分", method="quantile", margins=True, **params)
rules = Rule("评分 < 600").report(data, margins=True, **params)
例如，阈值为 3、逾期天数为 [0, 1, 3, 4]：
比较符 |
原始标签 |
开启 del_grey 后保留的逾期天数 |
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支持入口
特征分析：
feature_bin_stats、feature_bin_stats_2d、feature_binning_summary、feature_group_binning_summary、benchmark_binning_methods、feature_efficiency_analysis、auto_feature_analysis。规则分析：
Rule.report、ruleset_analysis、rule_group_compare、swap_out_report、rule_swap_analysis、swap_analysis，以及树分析器的report、get_rule_table。模型报告：
ModelReport、auto_model_report、模型的report方法。逾期预测：
OverduePredictor、overdue_prediction_report及其兼容别名。EDA：
bad_rate_overall、bad_rate_by_dimension、bad_rate_trend、bad_rate_by_bins。绘图：
bad_rate_trend_plot、distribution_plot、bin_overdues_plot。
feature_efficiency_analysis 继续使用单阈值参数 dpd；其他支持多阈值的报告继续使用 dpds。
绘图中的 distribution_plot、bin_overdues_plot 保留逾期列与阈值一一对应的方式，其他入口保留各自的组合方式。
传入现成标签、现成分箱表的路径不会重新定义标签。
默认值、配置优先级和表头
大多数接口默认使用 >。distribution_plot 和 bin_overdues_plot 历史默认值为 >=，本次保留；
如需全流程采用同一比较方式，请显式传入 overdue_operator。
auto_feature_analysis、OverduePredictor、rule_swap_analysis 支持从 bin_params 读取比较符，显式参数优先。
分箱方法对比中的 feature_binning_summary、feature_group_binning_summary 使用顶层比较符统一所有方法的标签定义。
feature_efficiency_analysis 的手工与自动分箱共同使用顶层 overdue_operator 和 del_grey，auto_kwargs 不覆盖标签口径。
ModelReport 及自动模型报告支持在 target 字典中配置，显式参数优先：
target = {"overdue": "MOB1", "dpds": [7, 3], "overdue_operator": ">="}
> 保留已有的 MOB1_7+、MOB1 7+、MOB1>7、MOB1@7 等表头。
其他比较符显式显示为 MOB1>=7、MOB1<7、MOB1<=7，便于识别标签含义。
使用 target_names、预测系数或现成分箱表时，应使用对应比较符的标签名称。
阈值在生成标签、比较及剔灰前统一规范化。例如 3.0、"3.0" 与 3 都使用数值 3，生成 MOB1>=3；非整数小数保留原值。
支持标量、列表、元组、NumPy 数组和 pandas Index/Series。组合式报告按首次出现顺序去重阈值；
distribution_plot、bin_overdues_plot 保留重复阈值及其与逾期字段的一一对应关系，也支持单个字段配单个阈值。
自动特征报告的“变量综合统计”、KS 和好坏客户分布图沿用第一个逾期标签；开启剔灰时，综合统计的样本数及 IV/KS 也使用该标签剔灰后的样本。
各标签分箱表、总体分布及时间分布仍按每个标签独立剔灰。
恢复本次扩展之前保存的模型报告或逾期预测器时，继续使用原有的 > 定义。
通过 hsbin / hsreport 生成逾期分箱表、自动特征报告、模型报告、策略报告、效率分析或原始数据逾期图时，
运行摘要中的 overdue_operator 记录实际比较符，label_combinations 返回规范化后的实际组合。
逾期图摘要按一一对应关系记录；模型报告通过 label_datasets 标明使用生成标签的数据集，显式传入外部 y 的数据集不列入其中。
传入现成分箱表绘图时，不把调用参数当作原表的标签定义写入摘要。
不支持的比较符会抛出中文 ValueError。