rstudio 分箱后如何计算iv

2024-08-29

【风控算法】一、变量分箱、WOE和IV值计算

一.变量分箱变量分箱常见于逻辑回归评分卡的制作中,在入模前,需要对原始变量值通过分箱映射成woe值.举例来说,如"年龄"这一变量,我们需要找到合适的切分点,将连续的年龄打散到不同的"箱"中,并按年龄落入的"箱"对变量进行编码. 关于变量分箱的作用,相关资料中的解释有很多,我认为变量分箱最主要有三个作用: 归一化:分箱且woe编码映射后的变量,可以将变量归一到近似尺度上: 引入非线性:对于逻辑回归这类线性模型,引入变量分箱可以增强模型的拟合能力:

数据分箱：等频分箱，等距分箱，卡方分箱，计算WOE、IV

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/38440477 转载:https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/78930490 转载:https://www.cnblogs.com/wzdLY/p/9649101.html 1.离散的优势: (1)离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性:比如一个特征是年龄>30是1,否则0.如果特征没有离散化,一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰: (2)逻辑回归属于广义线性模

特征重要度 WoE、IV、BadRate

1.IV的用途 IV的全称是Information Value,中文意思是信息价值,或者信息量. 我们在用逻辑回归.决策树等模型方法构建分类模型时,经常需要对自变量进行筛选.比如我们有200个候选自变量,通常情况下,不会直接把200个变量直接放到模型中去进行拟合训练,而是会用一些方法,从这200个自变量中挑选一些出来,放进模型,形成入模变量列表.那么我们怎么去挑选入模变量呢? 挑选入模变量过程是个比较复杂的过程,需要考虑的因素很多,比如:变量的预测能力,变量之间的相关性,变量的简单性(容易生成和

R语言计算IV值

更多大数据分析.建模等内容请关注公众号<bigdatamodeling> 在对变量分箱后,需要计算变量的重要性,IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一,R语言计算IV值的代码如下: CalcIV <- function(df_bin, key_var, y_var){ N_0<-table(df_bin[, y_var])[1] N_1<-table(df_bin[, y_var])[2] iv_c<-NULL var_c<-NULL for (col in c

Python计算IV值

更多大数据分析.建模等内容请关注公众号<bigdatamodeling> 在对变量分箱后,需要计算变量的重要性,IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一,python计算IV值的代码如下: def CalcIV(Xvar, Yvar): N_0 = np.sum(Yvar==0) N_1 = np.sum(Yvar==1) N_0_group = np.zeros(np.unique(Xvar).shape) N_1_group = np.zeros(np.unique(Xvar).shape

特征工程之分箱--Best-KS分箱

变量的KS值 KS(Kolmogorov-Smirnov)用于模型风险区分能力进行评估,指标衡量的是好坏样本累计部分之间的差距 .KS值越大,表示该变量越能将正,负客户的区分程度越大.通常来说,KS>0.2即表示特征有较好的准确率.强调一下,这里的KS值是变量的KS值,而不是模型的KS值.(后面的模型评估里会重点讲解模型的KS值).KS的计算方式: 计算每个评分区间的好坏账户数. 计算各每个评分区间的累计好账户数占总好账户数比率(good%)和累计坏账户数占总坏账户数比率(bad%). 计算每个

(转)当margin-top、padding-top的值为百分比时是如何计算的？

本文链接:https://blog.csdn.net/qq_27437967/article/details/72625900问题:当margin-top.padding-top的值是百分比时,分别是如何计算的? A 相对父级元素的height,相对自身的height B 相对最近父级块级元素的height,相对自身的height C 相对父级元素的width,相对自身的width D 相对最近父级块级元素的width,相对最近父级块级元素的width 答案:D 可以对元素的margin设置百分

【转】风控中的特征评价指标（一）——IV和WOE

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/78809853 1.IV值的用途 IV,即信息价值(Information Value),也称信息量. 目前还只是在对LR建模时用到过这两个关键指标,当我们使用决策树时可以通过限制树的深度间接筛选掉一些对于当前任务贡献比较小的变量, 而LR则是给多少变量就使用多少变量(L2正则下).通常我们为了保证模型的有效性以及数据的全面性,在特征工程中会尽可能多的提供特征变量,包括衍生变量,这些衍生变量不会全部进入模型进行训练,否则模型会因为

（信贷风控九）行为评分卡模型python实现

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://blog.csdn.net/LuYi_WeiLin/article/details/87968830 转载浅谈行为评分卡我们知道行为评分卡只要用在

javascript应用之如何判断一个数为素数

判断是否为素数? 质数(prime number)又称素数,有无限个.质数定义为在大于1的自然数中,除了1和它本身以外不再有其他因数的数称为质数. 合数,数学用语,英文名为Composite number,指自然数中除了能被1和本身整除外,还能被其他数(0除外)整除的数.与之相对的是质数(因数只有1和它本身,如2,3,5,7,11,13等等,也称素数),而1既不属于质数也不属于合数.最小的合数是4. <!DOCTYPE html> <html lang="en">

css，html备忘录

1.background:url()#000 ;代表当图片不够充满容器时,用黑色填满. 2.height:inherit;继承父级元素的高度. 当子元素给了绝对定位,父元素不给相对定位,子元素也能适配高度. 3.网上有在线excel表格转json数据. 4.对于现代浏览器,例如webkit内核的浏览器,或者移动端,是可以实现多行文本内容超出点点点…最后一行显示的,典型的CSS组合如下: .box { display: -webkit-box; -webkit-line-clamp: 3; -we

【机器学习PAI实践十二】机器学习算法基于信用卡消费记录做信用评分

背景如果你是做互联网金融的,那么一定听说过评分卡.评分卡是信用风险评估领域常用的建模方法,评分卡并不简单对应于某一种机器学习算法,而是一种通用的建模框架,将原始数据通过分箱后进行特征工程变换,继而应用于线性模型进行建模的一种方法. 评分卡建模理论常被用于各种信用评估领域,比如信用卡风险评估.贷款发放等业务.另外,在其它领域评分卡常被用来作为分数评估,比如常见的客服质量打分.芝麻信用分打分等等.在本文中,我们将通过一个案例为大家讲解如何通过PAI平台的金融板块组件,搭建出一套评分卡建模方案. 本

Self-Attetion

四.self-attention 1.是什么? attention机制通常用在encode与decode之间,但是self-attention则是输入序列与输出序列相同,寻找序列内部元素的关系即 K=V=Q.l例如<Attention Is All You Need>在编码器中使用self-attention,利用上一步的input值计算当前该位置input的值.如下图: 2.为什么? 尽管attention机制由来已久,但真正令其声名大噪的是google 2017年的这篇名为<atte

sklearn中的数据预处理和特征工程

小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ,沉寂了这么久我又出来啦,这次先不翻译优质的文章了,这次我们回到Python中的机器学习,看一下Sklearn中的数据预处理和特征工程,老规矩还是先强调一下我的开发环境是Jupyter lab,所用的库和版本大家参考: Python 3.7.1(你的版本至少要3.4以上) Scikit-learn 0.20.0 (你的版本至少要0.19) Numpy 1.15.3, Pandas 0.23.4, Matplotlib 3.0.1, SciPy 1.1.0 1 skl

【软件project】文档 - 银行业务管理 - 需求分析

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用Python进行数据清洗，这7种方法你一定要掌握

前言文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者 | 常国珍.赵仁乾.张秋剑来源 |<Python数据科学:技术详解与商业实践> PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 数据清洗是数据分析的必备环节,在进行分析过程中,会有很多不符合分析要求的数据,

Python数据分析学习（二）

转摘:https://segmentfault.com/a/1190000015613967 本篇将继续上一篇数据分析之后进行数据挖掘建模预测,这两部分构成了一个简单的完整项目.结合两篇文章通过数据分析和挖掘的方法可以达到二手房屋价格预测的效果. 下面从特征工程开始讲述. 二.特征工程特征工程包括的内容很多,有特征清洗,预处理,监控等,而预处理根据单一特征或多特征又分很多种方法,如归一化,降维,特征选择,特征筛选等等.这么多的方法,为的是什么呢?其目的是让这些特征更友好的作为模型的输入,处理数

机器学习实战基础（十二）：sklearn中的数据预处理和特征工程（五）数据预处理 Preprocessing & Impute 之处理分类特征：处理连续性特征二值化与分段

处理连续性特征二值化与分段 sklearn.preprocessing.Binarizer根据阈值将数据二值化(将特征值设置为0或1),用于处理连续型变量.大于阈值的值映射为1,而小于或等于阈值的值映射为0.默认阈值为0时,特征中所有的正值都映射到1.二值化是对文本计数数据的常见操作,分析人员可以决定仅考虑某种现象的存在与否.它还可以用作考虑布尔随机变量的估计器的预处理步骤(例如,使用贝叶斯设置中的伯努利分布建模). #将年龄二值化 data_2 = data.copy() from skle

Python Pandas的使用！！！！！详解

Pandas是一个基于python中Numpy模块的一个模块 Python在数据处理和准备⽅⾯⼀直做得很好,但在数据分析和建模⽅⾯就差⼀些.pandas帮助填补了这⼀空⽩,使您能够在Python中执⾏整个数据分析⼯作流程,⽽不必切换到更特定于领域的语⾔,如R.与出⾊的 jupyter⼯具包和其他库相结合,Python中⽤于进⾏数据分析的环境在性能.⽣产率和协作能⼒⽅⾯都是卓越的. pandas是 Python 的核⼼数据分析⽀持库,提供了快速.灵活.明确的数据结构,旨在简单.直观地处理关系型.

How is Quality Score Calculated?

Google determines Quality Score slightly differently for each of the different advertising networks that it runs. Here we'll learn how Quality Score is calculated for Google Search, which is the largest source of traffic for most advertisers. [谷歌针对它所

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