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 ...
IV表征特征的預測能力:小於 . ,幾乎沒有預測能力 小於 . ,弱 小於 . ,中等 小於 . ,強 大於 . ,難以置信,需進一步確認 WOE describes the relationship between a predictive variable and a binary target variable.IV measures the strength of that relatio ...
2020-09-06 11:40 0 445 推薦指數:
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 ...
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 ...
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1和0。 Yi是第i組中1的個數,YT是所有(Total)為1的個數。 Ni是第i組中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 ...
python機器學習-sklearn實戰(博主親自錄制視頻,包含諸多特征篩選方法和代碼) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission& ...
首先引用百度百科的話: "TF-IDF是一種統計方法,用以評估一字詞對於一個文件集或一個語料庫中的其中一份文件的重要程度。字詞的重要性隨着它在文件中出現的次數成正比增加,但同時會隨着它在語料庫中出現 ...
1、HOG特征: 方向梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一種在計算機視覺和圖像處理中用來進行物體檢測的特征描述子。它通過計算和統計圖像局部區域的梯度方向直方圖來構成特征。Hog特征結合SVM分類器已經被廣泛應用於圖像識別中 ...
,並定義該模板的特征值為白色矩形像素和減去黑色矩形像素和。Haar特征值反映了圖像的灰度變化情況。例如:臉部 ...
特征選取是機器學習領域非常重要的一個方向。 主要有兩個功能: (1)減少特征數量、降維,使模型泛化能力更強,減少過擬合 (2)增強度特征和特征值之間的理解 幾種常用的特征選取方法 一、去掉取值變化小的特征 考察某個特征下,樣本的方差值,可以人為給定一個閾值,拋開那些小於這個閾值 ...