原文:Python计算woe和iv值

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:

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WOE编码与IV

参考: WOEIV浅谈 机器学习-变量筛选之IVWOE 0. Introduction WOE (weight of evidence): 证据权重 IV (information value): 信息 计算 WOEIV 的意义: (1)用 woe 编码可以处理 ...

Wed Feb 23 19:39:00 CST 2022 0 1066
【风控算法】一、变量分箱、WOEIV计算

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。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 ...

Fri Aug 20 05:56:00 CST 2021 0 516
Python计算IV

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 ...

Thu May 24 05:58:00 CST 2018 0 6045
WOEIV

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 ...

Tue Sep 04 23:35:00 CST 2018 0 2679
R语言计算IV

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的代码如下: CalcIV <- function(df_bin, key_var, y_var ...

Thu May 24 05:59:00 CST 2018 0 1537
特征工程中的IVWOE详解

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 ...

Mon Mar 18 00:45:00 CST 2019 0 1945
评分卡模型中的IVWOE详解

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 ...

Tue Oct 23 02:38:00 CST 2018 0 900
 
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