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

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

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 本内容来源于CDA-DSC课程内容,原内容为<第16讲 汽车金融信用违约预测模型案例>. 建立违约预测模型的过程中,变量的筛选尤为重要.需要经历多次的筛选,在课程案例中通过了随机森林进行变量的粗筛,通过WOE转化+决策树模型进行变量细筛. 一.变量粗筛--随机森林模型 与randomForest包不同之处在于,party可以处理缺失值,而这个

由于模型是以特定时期的样本所开发的,此模型是否适用于开发样本之外的族群,必须经过稳定性测试才能得知.稳定度指标(population stability index ,PSI)可衡量测试样本及模型开发样本评分的的分布差异,为最常见的模型稳定度评估指针.其实PSI表示的就是按分数分档后,针对不同样本,或者不同时间的样本,population分布是否有变化,就是看各个分数区间内人数占总人数的占比是否有显著变化.公式如下: 这里的AC与EX为不同时间段的模型输出分数,如果PSI过大,说明模型输出的分数

python信用评分卡(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  1.自变量进行筛选 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

AI算法工程师炼成之路 面试题: l  自我介绍/项目介绍 l  类别不均衡如何处理 l  数据标准化有哪些方法/正则化如何实现/onehot原理 l  为什么XGB比GBDT好 l  数据清洗的方法有哪些/数据清洗步骤 l  缺失值填充方式有哪些 l  变量筛选有哪些方法 l  信息增益的计算公式 l  样本量很少情况下如何建模 l  交叉检验的实现 l  决策树如何剪枝 l  WOE/IV值计算公式 l  分箱有哪些方法/分箱原理是什么 l  手推SVM:目标函数,计算逻辑,公式都写出来,平

原创文章,同步首发自作者个人博客 .转载请务必在文章开头显眼处注明出处 摘要 本文详述了如何通过数据预览,探索式数据分析,缺失数据填补,删除关联特征以及派生新特征等方法,在Kaggle的Titanic幸存预测这一分类问题竞赛中获得前2%排名的具体方法. 竞赛内容介绍 Titanic幸存预测是Kaggle上参赛人数最多的竞赛之一.它要求参赛选手通过训练数据集分析出什么类型的人更可能幸存,并预测出测试数据集中的所有乘客是否生还. 该项目是一个二元分类问题 如何取得排名前2%的成绩 加载数据 在加载数

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目联系QQ:231469242 如果样本量太小,数据必须做分段化处理,否则会有很多空缺数据,woe效果不能有效发挥 随机森林结果 iv>0.02的因子在随机

分享一篇kaggle入门级案例,泰坦尼克号幸存遇难分析. 参考文章: 技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/ml/classification/ 案例分析内容: 通过训练集分析预测什么人可能生还,并对测试集中乘客做出预测判断 案例分析 加载包 library(dplyr) #bind_rows() library(ggplot2) #绘图 library(ggthemes) library(InformationValue) #计算WOE和IV library(str

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

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

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

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

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

参考链接:https://blog.csdn.net/kevin7658/article/details/50780391 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. 我们在构建分类模型时,经常需要对自变量进行筛选.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(容易生成和使用),变量的强壮性(不容易被绕过),变量在业务上的可解释性(被挑战时可以解释的通)等等.但是,其中最主要和最

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

woe全称是"Weight of Evidence",即证据权重,是对原始自变量的一种编码形式. 进行WOE编码前,需要先把这个变量进行分组处理(离散化) 其中,pyi是这个组中响应客户(即模型中预测变量取值为"是"或1的个体,也叫坏样本)占所有样本中所有响应客户的比例,pni是这个组中未响应客户(也叫好样本)占样本中所有未响应客户的比例: #yi是这个组中响应客户的数量,#ni是这个组中未响应客户的数量,#yT是样本中所有响应客户的数量,#nT是样本中所有未响应客

IV: 某个特征中 某个小分组的 响应比例与未响应比例之差 乘以 响应比例与未响应比例的比值取对数 数据挖掘模型中的IV和WOE详解 http://blog.csdn.net/kevin7658/article/details/50780391 用 iv而不用woe原因: 4.关于IV和WOE的进一步思考   4.1 为什么用IV而不是直接用WOE   从上面的内容来看,变量各分组的WOE和IV都隐含着这个分组对目标变量的预测能力这样的意义.那我们为什么不直接用WOE相加或者绝对值相加作为衡量一

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: