原文:特征工程中的IV和WOE詳解

.IV的用途 IV的全稱是InformationValue,中文意思是信息價值,或者信息量。 我們在用邏輯回歸 決策樹等模型方法構建分類模型時,經常需要對自變量進行篩選。比如我們有 個候選自變量,通常情況下,不會直接把 個變量直接放到模型中去進行擬合訓練,而是會用一些方法,從這 個自變量中挑選一些出來,放進模型,形成入模變量列表。那么我們怎么去挑選入模變量呢 挑選入模變量過程是個比較復雜的過程, ...

2019-03-17 16:45 0 1945 推薦指數:

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評分卡模型IVWOE詳解

1.IV的用途 IV的全稱是Information Value,中文意思是信息價值,或者信息量。 我們在用邏輯回歸、決策樹等模型方法構建分類模型時,經常需要對自變量進行篩選。比如我們有200個候選自變量,通常情況下,不會直接把200個變量直接放到模型中去進行擬合訓練,而是會用 ...

Tue Oct 23 02:38:00 CST 2018 0 900
5-6-機器學習-特征工程WOEIV編碼和分箱

總結 IV (信息價值,或者信息量) 作用:可以用來衡量自變量(特征)的預測能力 公式: 對每組的IV值求和就可以求出一個特征IV值 系數(py-pn):這個系數很好的考慮了這個分組樣本占整體樣本的比例,比例越低,這個分組對特征整體預測能力的貢獻越低 ...

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

1.IV的用途 IV的全稱是Information Value,中文意思是信息價值,或者信息量。 我們在用邏輯回歸、決策樹等模型方法構建分類模型時,經常需要對自變量進行篩選。比如我們有200個候選自變量,通常情況下,不會直接把200個變量直接放到模型中去進行擬合訓練,而是會用一些方法,從這 ...

Thu Sep 12 02:32:00 CST 2019 0 677
WOEIV

woe全稱是“Weight of Evidence”,即證據權重,是對原始自變量的一種編碼形式。 進行WOE編碼前,需要先把這個變量進行分組處理(離散化)   其中,pyi是這個組響應客戶(即模型預測變量取值為“是”或1的個體,也叫壞樣本)占所有樣本中所有響應客戶的比例,pni是這個組 ...

Tue Sep 04 23:35:00 CST 2018 0 2679
WOE編碼與IV

參考: WOEIV值淺談 機器學習-變量篩選之IV值和WOE 0. Introduction WOE (weight of evidence): 證據權重 IV (information value): 信息值 計算 WOEIV 值的意義: (1)用 woe 編碼可以處理 ...

Wed Feb 23 19:39:00 CST 2022 0 1066
Python計算woeiv

計算邏輯 先計算WOE值,再計算IV值。 其中Y或N分別是YES,NO,反應在因變量,就是1和0。 Yi是第i組1的個數,YT是所有(Total)為1的個數。 Ni是第i組0的個數,NT是所有(Total)為0的個數。 舉例 數據如下,x分別取1-9,y對應 ...

Wed Mar 18 23:45:00 CST 2020 0 4354
【風控算法】一、變量分箱、WOEIV值計算

一、變量分箱 變量分箱常見於邏輯回歸評分卡的制作,在入模前,需要對原始變量值通過分箱映射成woe值。舉例來說,如”年齡“這一變量,我們需要找到合適的切分點,將連續的年齡打散到不同的”箱“,並按年齡落入的“箱”對變量進行編碼。 關於變量分箱的作用,相關資料中的解釋有很多,我認為變量分箱最主要 ...

Fri Aug 20 05:56:00 CST 2021 0 516
評分卡模型剖析之一(woeIV、ROC、信息熵)

  信用評分卡模型在國外是一種成熟的預測方法,尤其在信用風險評估以及金融風險控制領域更是得到了比較廣泛的使用,其原理是將模型變量WOE編碼方式離散化之后運用logistic回歸模型進行的一種二分類變量的廣義線性模型。 本文重點介紹模型變量WOE以及IV原理,為表述方便,本文將模型 ...

Tue Oct 23 02:52:00 CST 2018 0 6871
 
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