Python計算woe和iv值
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 ...
原文：【風控算法】一、變量分箱、WOE和IV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有三個作用： 歸一化：分箱且woe編碼映射后的變量，可以將變量歸一到近似尺度上 引入非線性：對於邏輯回歸這 ...
2021-08-19 21:56 0 516 推薦指數：
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WOE編碼與IV值
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 ...
WOE和IV
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 ...
5-6-機器學習-特征工程之WOE、IV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的IV值 系數（py-pn）:這個系數很好的考慮了這個分組中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 ...
機器學習-WOE&IV編碼&分箱 、樣本類別分布不均衡處理（過抽樣、欠抽樣）
WOE&IV編碼&分箱 IV的概念和作用 概念： IV的全稱是Information Value，中文意思是信息價值，或者信息量。 作用： 我們構建分類模型時，經常需要對特征進行篩選。比如我們有200個候選特征，通常情況下 ...
Python計算IV值
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 ...
R語言計算IV值
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