多分类学习如何计算woe或iv值?

发布网友发布时间：2024-10-08 09:22

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热心网友时间：2024-10-29 17:28

在本文中，我们将介绍证据权重（WOE）和信息价值（IV）的概念及其在预测建模过程中的应用，同时探讨如何在SAS、R和Python中计算这些值的详细步骤。

逻辑回归模型是解决二分类问题的常用统计技术。WOE和IV从逻辑回归技术演变而来，最初在信用评分领域应用超过4-5年。它们在筛选信用风险建模项目中的变量（例如违约概率）时作为基准工具，有助于探索数据和筛选变量。WOE和IV也用于营销分析项目，如客户流失模型和活动响应模型。

证据权重（WOE）衡量自变量对因变量的预测能力。它将“坏客户”（违约客户）与“优质客户”（偿还贷款客户）进行区分。WOE的计算方法是取非事件百分比和事件百分比的比值的自然对数。

计算证据权重的步骤：无需为分类变量进行拆分。创建10/20个分箱，计算变量的WOE和IV。合并具有相似WOE分数的相邻类别。WOE有助于将连续自变量转换为一组组或箱，对于连续自变量，创建分箱，将具有相似WOE值的类别组合起来，使用WOE值替换类别。

组合具有相似WOE的类别，用于减少类别数量和提高模型稳定性。WOE规则包括选择10或20个分箱，理想情况下每个分箱至少包含5%的案例。调整零事件/非事件的WOE值，确保数据分布的真实情况。使用图表检查WOE值是否单调，如果斜率不是1或截距不是ln（非事件百分比/事件百分比），则分箱算法可能需要改进。

信息价值（IV）是选择预测模型中重要变量的有用技术之一，用于根据变量的重要性对变量进行排名。IV使用公式计算：IV = ∑（非事件百分比 - 事件百分比）* WOE。IV规则解释了统计量值与变量重要性的关系。计算连续因变量的WOE和IV的步骤包括在R中安装和加载“information”包、导入数据、汇总数据、准备数据、计算信息价值和WOE。

在R中计算WOE和IV的步骤：定义数据框、目标变量、分箱数，运行create_infotables函数。在IV列表中，可以获取所有自变量的IV值。使用plot_infotables函数绘制WOE分数趋势，生成多个图表在同一页面上。注意因子变量的箱数取决于唯一值的数量，不适用于bins=10参数。

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