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 ...
计算逻辑 先计算WOE值,再计算IV值。 其中Y或N分别是YES,NO,反应在因变量中,就是 和 。 Yi是第i组中 的个数,YT是所有 Total 为 的个数。 Ni是第i组中 的个数,NT是所有 Total 为 的个数。 举例 数据如下,x分别取 ,y对应是 和 。 如果对于x这 行数据分成三组: 第 组:x , , 第 组:x , , 第 组:x , , 则第 组的WEO值计算过程如下。 Y ...
2020-03-18 15:45 0 4354 推荐指数:
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 ...
一、变量分箱 变量分箱常见于逻辑回归评分卡的制作中,在入模前,需要对原始变量值通过分箱映射成woe值。举例来说,如”年龄“这一变量,我们需要找到合适的切分点,将连续的年龄打散到不同的”箱“中,并按年龄落入的“箱”对变量进行编码。 关于变量分箱的作用,相关资料中的解释有很多,我认为变量分箱最主要 ...
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 ...
woe全称是“Weight of Evidence”,即证据权重,是对原始自变量的一种编码形式。 进行WOE编码前,需要先把这个变量进行分组处理(离散化) 其中,pyi是这个组中响应客户(即模型中预测变量取值为“是”或1的个体,也叫坏样本)占所有样本中所有响应客户的比例,pni是这个组 ...
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 ...
转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/38440477 转载:https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/78930490 ...
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 ...