原文: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 . Introduction WOE weight of evidence : 证据权重 IV information value : 信息值 计算 WOE 与 IV 值的意义: 用 woe 编码可以处理缺失值问题。 IV值可以衡量各变量对 y 的预测能力,用于筛选变量。IV值越大,表示该变量的预测能力越强。 对离散型变量,woe ...

2022-02-23 11:39 0 1066 推荐指数:

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Python计算woeiv

计算逻辑 先计算WOE,再计算IV。 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 ...

Wed Mar 18 23:45:00 CST 2020 0 4354
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
【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
5-6-机器学习-特征工程之WOEIV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求和就可以求出一个特征的IV 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 ...

Sun Jul 26 23:05:00 CST 2020 0 630
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
特征重要度 WoEIV、BadRate

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 ...

Thu Sep 12 02:32:00 CST 2019 0 677
 
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