原文: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 . Introduction WOE weight of evidence : 證據權重 IV information value : 信息值 計算 WOE 與 IV 值的意義: 用 woe 編碼可以處理缺失值問題。 IV值可以衡量各變量對 y 的預測能力,用於篩選變量。IV值越大,表示該變量的預測能力越強。 對離散型變量,woe ...

2022-02-23 11:39 0 1066 推薦指數:

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Python計算woeiv

計算邏輯 先計算WOE,再計算IV。 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 ...

Wed Mar 18 23:45:00 CST 2020 0 4354
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 ...

Tue Sep 04 23:35:00 CST 2018 0 2679
【風控算法】一、變量分箱、WOEIV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。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 ...

Fri Aug 20 05:56:00 CST 2021 0 516
5-6-機器學習-特征工程之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求和就可以求出一個特征的IV 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 ...

Sun Jul 26 23:05:00 CST 2020 0 630
特征工程中的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,而是會用一些方法,從這 ...

Mon Mar 18 00:45:00 CST 2019 0 1945
評分卡模型中的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
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
 
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