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 ...
原文：【风控算法】一、变量分箱、WOE和IV值计算
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有三个作用： 归一化：分箱且woe编码映射后的变量，可以将变量归一到近似尺度上 引入非线性：对于逻辑回归这 ...
2021-08-19 21:56 0 516 推荐指数：
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数据分箱：等频分箱，等距分箱，卡方分箱，计算WOE、IV
转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/38440477 转载：https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/78930490 ...
WOE编码与IV值
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 ...
WOE和IV
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 ...
5-6-机器学习-特征工程之WOE、IV编码和分箱
总结 IV (信息价值，或者信息量) 作用：可以用来衡量自变量(特征)的预测能力 公式： 对每组的IV值求和就可以求出一个特征的IV值 系数（py-pn）:这个系数很好的考虑了这个分组中样本占整体样本的比例，比例越低，这个分组对特征整体预测能力的贡献越低 ...
机器学习-WOE&IV编码&分箱 、样本类别分布不均衡处理（过抽样、欠抽样）
WOE&IV编码&分箱 IV的概念和作用 概念： IV的全称是Information Value，中文意思是信息价值，或者信息量。 作用： 我们构建分类模型时，经常需要对特征进行筛选。比如我们有200个候选特征，通常情况下 ...
Python计算IV值
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 ...
R语言计算IV值
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 ...