IV表征特征的預測能力:小於0.02,幾乎沒有預測能力;小於0.1,弱;小於0.3,中等;小於0.5,強;大於0.5,難以置信,需進一步確認 WOE describes the relationship between a predictive variable and a binary ...
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,需 ...
2019-05-28 09:43 0 4262 推薦指數:
IV表征特征的預測能力:小於0.02,幾乎沒有預測能力;小於0.1,弱;小於0.3,中等;小於0.5,強;大於0.5,難以置信,需進一步確認 WOE describes the relationship between a predictive variable and a binary ...
特征篩選的方法主要包括:Filter(過濾法)、Wrapper(封裝法)、Embedded(嵌入法) filter: 過濾法 特征選擇方法一:去掉取值變化小的特征(Removing features with low variance) 方法雖然簡單但是不太好 ...
更多大數據分析、建模等內容請關注公眾號《bigdatamodeling》 在對變量分箱后,需要計算變量的重要性,IV是評估變量區分度或重要性的統計量之一,python計算IV值的代碼如下: 其中,df是分箱后的數據集,Kvar是主鍵,Yvar是y變量(0是好,1是壞)。代碼 ...
參考: WOE與IV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 WOE 與 IV 值的意義: (1)用 woe 編碼可以處理 ...
更多大數據分析、建模等內容請關注公眾號《bigdatamodeling》 在對變量分箱后,需要計算變量的重要性,IV是評估變量區分度或重要性的統計量之一,R語言計算IV值的代碼如下: CalcIV <- function(df_bin, key_var, y_var ...
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 ...
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 ...
等,這里我們介紹的是通過隨機森林來進行篩選。 用隨機森林進行特征重要性評估的思想比較簡單,主要是看每個特征在 ...