IV表征特征的预测能力:小于0.02,几乎没有预测能力;小于0.1,弱;小于0.3,中等;小于0.5,强;大于0.5,难以置信,需进一步确认 WOE describes the relationship between a predictive variable and a binary ...
IV的用途 IV的全称是InformationValue,中文意思是信息价值,或者信息量。 我们在用逻辑回归 决策树等模型方法构建分类模型时,经常需要对自变量进行筛选。比如我们有 个候选自变量,通常情况下,不会直接把 个变量直接放到模型中去进行拟合训练,而是会用一些方法,从这 个自变量中挑选一些出来,放进模型,形成入模变量列表。那么我们怎么去挑选入模变量呢 挑选入模变量过程是个比较复杂的过程,需 ...
2019-05-28 09:43 0 4262 推荐指数:
IV表征特征的预测能力:小于0.02,几乎没有预测能力;小于0.1,弱;小于0.3,中等;小于0.5,强;大于0.5,难以置信,需进一步确认 WOE describes the relationship between a predictive variable and a binary ...
特征筛选的方法主要包括:Filter(过滤法)、Wrapper(封装法)、Embedded(嵌入法) filter: 过滤法 特征选择方法一:去掉取值变化小的特征(Removing features with low variance) 方法虽然简单但是不太好 ...
更多大数据分析、建模等内容请关注公众号《bigdatamodeling》 在对变量分箱后,需要计算变量的重要性,IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一,python计算IV值的代码如下: 其中,df是分箱后的数据集,Kvar是主键,Yvar是y变量(0是好,1是坏)。代码 ...
参考: WOE与IV值浅谈 机器学习-变量筛选之IV值和WOE 0. Introduction WOE (weight of evidence): 证据权重 IV (information value): 信息值 计算 WOE 与 IV 值的意义: (1)用 woe 编码可以处理 ...
更多大数据分析、建模等内容请关注公众号《bigdatamodeling》 在对变量分箱后,需要计算变量的重要性,IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一,R语言计算IV值的代码如下: CalcIV <- function(df_bin, key_var, y_var ...
1.IV的用途 IV的全称是Information Value,中文意思是信息价值,或者信息量。 我们在用逻辑回归、决策树等模型方法构建分类模型时,经常需要对自变量进行筛选。比如我们有200个候选自变量,通常情况下,不会直接把200个变量直接放到模型中去进行拟合训练,而是会用一些方法,从这 ...
1.IV的用途 IV的全称是Information Value,中文意思是信息价值,或者信息量。 我们在用逻辑回归、决策树等模型方法构建分类模型时,经常需要对自变量进行筛选。比如我们有200个候选自变量,通常情况下,不会直接把200个变量直接放到模型中去进行拟合训练,而是会用一些方法,从这 ...
等,这里我们介绍的是通过随机森林来进行筛选。 用随机森林进行特征重要性评估的思想比较简单,主要是看每个特征在 ...