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 ...
計算邏輯 先計算WOE值,再計算IV值。 其中Y或N分別是YES,NO,反應在因變量中,就是 和 。 Yi是第i組中 的個數,YT是所有 Total 為 的個數。 Ni是第i組中 的個數,NT是所有 Total 為 的個數。 舉例 數據如下,x分別取 ,y對應是 和 。 如果對於x這 行數據分成三組: 第 組:x , , 第 組:x , , 第 組:x , , 則第 組的WEO值計算過程如下。 Y ...
2020-03-18 15:45 0 4354 推薦指數:
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 ...
一、變量分箱 變量分箱常見於邏輯回歸評分卡的制作中,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“中,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 ...
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 ...
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是這個組中響應客戶(即模型中預測變量取值為“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 ...
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 ...
轉載:https://zhuanlan.zhihu.com/p/38440477 轉載:https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/78930490 ...
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 ...