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 ...
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:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...