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 ...
IV表征特征的预测能力:小于 . ,几乎没有预测能力 小于 . ,弱 小于 . ,中等 小于 . ,强 大于 . ,难以置信,需进一步确认 WOE describes the relationship between a predictive variable and a binary target variable.IV measures the strength of that relatio ...
2020-09-06 11:40 0 445 推荐指数:
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 ...
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 ...
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1和0。 Yi是第i组中1的个数,YT是所有(Total)为1的个数。 Ni是第i组中0的个数,NT是所有(Total)为0的个数。 举例 数据如下,x分别取1-9,y对应 ...
python机器学习-sklearn实战(博主亲自录制视频,包含诸多特征筛选方法和代码) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission& ...
首先引用百度百科的话: "TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现 ...
1、HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中 ...
,并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如:脸部 ...
特征选取是机器学习领域非常重要的一个方向。 主要有两个功能: (1)减少特征数量、降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 (2)增强度特征和特征值之间的理解 几种常用的特征选取方法 一、去掉取值变化小的特征 考察某个特征下,样本的方差值,可以人为给定一个阈值,抛开那些小于这个阈值 ...