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

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

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:

信用评分卡模型在国外是一种成熟的预测方法,尤其在信用风险评估以及金融风险控制领域更是得到了比较广泛的使用,其原理是将模型变量WOE编码方式离散化之后运用logistic回归模型进行的一种二分类变量的广义线性模型. 本文重点介绍模型变量WOE以及IV原理,为表述方便,本文将模型目标标量为1记为违约用户,对于目标变量为0记为正常用户: 则WOE(weight of Evidence 证据权重)其实就是自变量取某个值的时候对违约比例的一种影响, 怎么理解这句话呢?我下面通过一个图标来进行说明. Woe

整理一下这几个量的计算公式,便于记忆 采用信息增益率可以解决ID3算法中存在的问题,因此将采用信息增益率作为判定划分属性好坏的方法称为C4.5.需要注意的是,增益率准则对属性取值较少的时候会有偏好,为了解决这个问题,C4.5并不是直接选择增益率最大的属性作为划分属性,而是之前先通过一遍筛选,先把信息增益低于平均水平的属性剔除掉,之后从剩下的属性中选择信息增益率最高的,这样的话,相当于两方面都得到了兼顾.参考资料:信息熵.信息增益.信息增益率 woe和iv的计算 多重共线性:多重共线性是指多变量线

最近项目有个需求要用js计算一串字符串写入到localStorage里所占的内存,众所周知的,js是使用Unicode编码的.而Unicode的实现有N种,其中用的最多的就是UTF-8和UTF-16.因此本文只对这两种编码进行讨论. 下面这个定义摘自维基百科(http://zh.wikipedia.org/zh-cn/UTF-8),做了部分删减. 原文来自:http://www.alloyteam.com/2013/12/js-calculate-the-number-of-bytes-occu

有一台机器,上面有m个储存空间.然后有n个请求,第i个请求计算时需要占 R[i]个空间,储存计算结果则需要占据O[i]个空间(据O[i]个空间(其中O[i]<R[i]).问怎么安排这n个请求的顺序,使得所有请求都能完成.你的算法也应该能够判断出无论如何都不能处理完的情况. 比方说,m=14,n=2,R[1]=10,O[1]=5,R[2]=8,O[2]=6.在这个例子中,我们可以先运行第一个任务,剩余9个单位的空间足够执行第二个任务:但如果先走第二个任务,第一个任务执行时空间就不够了,因为10>

最近项目有个需求要用js计算一串字符串写入到localStorage里所占的内存,众所周知的,js是使用Unicode编码的.而Unicode的实现有N种,其中用的最多的就是UTF-8和UTF-16.因此本文只对这两种编码进行讨论. 下面这个定义摘自维基百科(http://zh.wikipedia.org/zh-cn/UTF-8),做了部分删减. UTF-8(8-bit Unicode Transformation Format)是一种针对Unicode的可变长度字符编码,可以表示Unicode

在Java程序开发过程中,比较初级(工作经验受限)的开发人员,把注意力全部放在了一些高大上的新技术中,往往忽略了一些初级问题.. 金融服务系统中,对金额的敏感至关重要,账户余额.还款金额.代收本金.代收收益等的计算,都会涉及到小数位精度问题. 首先,我们理解小数位数据类型为浮点类型. 字节: 一个英文字符,占一个字节,即8位(bite),计算机中的最小储存单元是位(bite),即存的是0或1. float: 单精度类型,精度是8位有效数字,内存分配4个字节,取值范围从 10^-38到10^38

废话不说,直接正题吧. 最近项目有个需求要用js计算一串字符串写入到localStorage里所占的内存,众所周知的,js是使用Unicode编码的.而Unicode的实现有N种,其中用的最多的就是UTF-8和UTF-16.因此本文只对这两种编码进行讨论. 下面这个定义摘自维基百科(http://zh.wikipedia.org/zh-cn/UTF-8),做了部分删减. UTF-8(8-bit Unicode Transformation Format)是一种针对Unicode的可变长度字符编码

随着深度学习的飞速发展,对处理器的性能要求也变得越来越高,随之涌现出了很多针对神经网络加速设计的AI芯片.卷积计算是神经网络中最重要的一类计算,本文分析了高性能卷积计算中的数据复用,这是AI芯片设计中需要优化的重点之一,具体思路如下 数据复用的动机 存储-计算分离框架下,针对卷积计算的优化思路 针对卷积计算的硬件架构设计分析 已经面临的挑战和解决方向 神经网络中数据复用的未来 1. 高性能卷积计算中数据复用的动机 深度学习的发展过程中,较高的计算量是制约其应用的因素之一.卷积神经网络中,主要计算

嵌入式乘法器可以配置成一个 18 × 18 乘法器,或者配置成两个 9 × 9 乘法器.对于那些大于18 × 18 的乘法运算 ,Quartus II 软件会将多个嵌入式乘法器模块级联在一起.虽然没有乘法器数据位宽的限制,但数据位宽越大,乘法运算就会越慢. 除了 Cyclone IV 器件中的嵌入式乘法器,通过将 M9K 存储器模块用作查找表 (LUT) 可以实现软乘法器. 根据乘法器的操作模式,您可以将每个乘法器输入信号连接到输入寄存器,您可以单独地设置乘法器的每个输入是否使用输入寄存器. 根

我不知道名字取对没有,在FPGA计算中有时往往需要在不溢出的情况下将数扩大,从而获得更好的计算精度. 比如.在一个8位宽的系统中,将x=0000_0010,算术左移m=5位之后得到xt=0100_0000,此时的xt参与运算之后能得到更好计算精度,并且通过m我们可以把相应的结果移位回来. 典型的应用例子就是,使用cordic计算复数x+jy的相角与模值,那么此时我们可以在保证不溢出的情况下按比例的扩大(x,y),再进行cordic计算,此时我们就可以得到,将计算结果的模值右移相应的m位即可,那么

Hadoop计算中的Shuffle过程 作者:左坚 来源:清华万博 时间:2013-07-02 15:04:44.0 Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方.要想理解MapReduce,Shuffle是必须要了解的.我看过很多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,很难理清大致的逻辑,反而越搅越混.前段时间在做MapReduce job性能调优的工作,需要深入代码研究MapReduce的运行机制,这才对Shuffle探了个究竟.考虑到之前我在看相关资料而看不懂时很恼

Java使用极小的内存完成对超大数据的去重计数,用于实时计算中统计UV – lxw的大数据田地 http://lxw1234.com/archives/2015/09/516.htm Java使用极小的内存完成对超大数据的去重计数,用于实时计算中统计UV 编程语言  lxw1234@qq.com  3年前 (2015-09-25)  15132℃  1评论 关键字:streamlib.基数估计.实时计算uv.大数据.去重计数 一直在想如何在实时计算中完成对海量数据去重计数的功能,即SELECT

目录 1 问题描述  2 解决方案 2.1 计算中值问题 2.2 选择问题   1 问题描述 中值问题是求一个n个数列表中某一数组下标k,它要求该下标元素比列表中的一半元素大,又比另一半元素小,这个中间的值被称为中值. 选择问题是求一个n个数列表的第k个最小元素的问题. 2 解决方案 2.1 计算中值问题 本文使用Lomuto划分算法思想,此处引用<算法设计与分析基础>第三版上一段文字介绍及配图,具体如下: 具体实现代码如下: package com.liuzhen.chapter4; pub

我们平常说,java中char占2个字节,可又说汉字在不通的编码格式中所占的位数是不同的,比如gbk中汉字占2个字节,utf8中多数占3个字节,少数占4个.而所有汉字在java程序中我们都可以简单的用 char c = '字' 表示; 那么问题来了,在java程序运行的时候,究竟汉字占几个字节呢? -------------------------- 文章抄袭自:http://www.cnblogs.com/louiswong/p/6062417.html 在讨论这个问题之前,我们需要先区分un

计算用户支付方式占比 SELECT b.*#根据城市ID 年月排序 FROM ( SELECT a.* FROM ( #纵向合并 SELECT b1.ID,a1.城市,a1.收款方式,DATE_FORMAT(a1.确认时间,"%Y%m") AS 年月,SUM(a1.金额) AS 收款方式金额 FROM `a029_collectionment` AS a1 LEFT JOIN `a000_city` AS b1 ON a1.城市=b1.城市 " AND a1.确认时间<

<Effective Java> 第48条:如果需要精确的答案,请避免使用float和double. 如果我们编译运行下面这个程序会看到什么?public class Test{    public static void main(String args[]){        System.out.println(0.05+0.01);        System.out.println(1.0-0.42);        System.out.println(4.015*100);    

技术分享是在[Rancher官方微信技术交流群]里以图文直播+QA实时互动的方式,邀请国内已落地经验的公司或团队负责人分享生产落地的最佳实践.记得添加微信小助手(微信号:rancher2)入群,实时参与分享与互动噢~ 目前,技术分享已经举办了36期,输出了许多各行各业落地实践的优质案例. 部分往期技术分享 新东方的负载均衡架构探索和实践 iHealth基于Docker的DevOps CI/CD实践 AI独角兽商汤科技的内部服务容器化历程 明天晚上(11月7日)8点半,新一期的技术分享来啦!将分享

1,概述 在NLP中孪生网络基本是用来计算句子间的语义相似度的.其结构如下 在计算句子语义相似度的时候,都是以句子对的形式输入到网络中,孪生网络就是定义两个网络结构分别来表征句子对中的句子,然后通过曼哈顿距离,欧式距离,余弦相似度等来度量两个句子之间的空间相似度. 孪生网络又可以分为孪生网络和伪孪生网络,这两者的定义: 孪生网络:两个网络结构相同且共享参数,当两个句子来自统一领域且在结构上有很大的相似度时选择该模型: 伪孪生网络:两个网络结构相同但不共享参数,或者两个网络结构不同,当两个句子结构