多分类学习如何计算woe或iv值?
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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一文带您了解权重证据(WoE)与信息价值(IV):数据分析的重要利器_百度知 ...
WoE通过计算公式量化特征对目标变量的预测能力，正值表示较高风险，负值表示较低风险。计算步骤包括收集数据，应用公式计算WoE值。IV用于排序变量重要性，根据公式计算得出。在信用评分中，IV值解释了变量的预测能力。权重证据(WoE)与信息价值(IV)的好处在于它们能够帮助识别特征与目标变量之间的关系，优化模型...
风控模型—WOE与IV指标的深入理解应用
第一部分，WOE和IV的应用体现在它们描述了预测变量与二元目标变量的关系强度。WOE用于衡量分类变量对目标变量的区分力，IV则用于快速评估变量的预测能力，筛选出重要特征。计算步骤涉及定义公式，WOE通常为坏人与好人在各分箱中的比例差异，IV则是WOE的加权和。实践中，需检查WOE分箱的单调性，保证其在不...
使用Python计算WOE和IV
通过计算WOE和IV值，我们可以更好地理解特征在预测模型中的作用。举例说明，假设我们有20个样本，特征维度唯一，取值为{A,B,C,D}。使用pd.crosstab函数计算不同特征下好样本与坏样本的频率，随后应用assign函数计算对应的WOE和IV值。这一过程能直观展示特征如何影响预测结果，为模型优化提供重要依据。
初识IV值、WOE
入模变量需要考虑的因素：1、变量的预测能力 2、变量之间的相关性 3、变量的简单性 4、变量的稳健型 5、变量的可解释性 其中，以变量的预测能力为最主要和最直接的衡量标准。而IV值、信息增益、基尼系数等都能用来衡量自变量的预测能力。IV值是在WOE的基础上计算得出的，我们先来说说WOE是个什么意思...
风控评估指标浅析与实现 - KS、WOE、IV
IV 全拼 information value， 即信息价值，是衡量特征对于模型预测能力的指标，常用于入模训练前的特征筛选的参考依据。IV 可由 WOE 计算得到 整个特征的 IV 值则为每段 IV 值之和，可得 当特征的 IV 值越大，该特征的信息价值就越大，对于判断客户好坏的贡献越大，这样的特征越适合入模。我们通常...
对变量PSI、WOE&IV的理解
例如，在处理年龄与逾期表现的关系时，WOE能够体现U型相关性。 特点：WOE转换提高了模型的鲁棒性和业务解释性。IV： 定义：IV是衡量变量对目标变量Y预测能力的一种指标，常用于筛选高预测能力的变量以建立评分卡。 应用场景：在规则与策略制定过程中，通过计算各变量的IV值，选择IV值较高的变量作为评分卡...
信贷风控->变量处理->分箱与IV
在进行分箱后，计算WOE与IV值时需要关注特定的注意事项，以确保模型的有效性和解释性。总结而言，选择最优IV值不仅意味着最高值，更重要的是需要结合业务理解，判断分箱方法是否具备区分度与解释性。在实际应用中，通常根据业务需求与模型解释能力来决定采用的分箱方法与箱组数量。
如何利用iv值woe值筛选变量
表中以age年龄为某个自变量，由于年龄是连续型自变量，需要对其进行离散化处理，假设离散化分为5组（至于如何分组，会在以后专题中解释），#bad和#good表示在这五组中违约用户和正常用户的数量分布，最后一列是woe值的计算，通过后面变化之后的公式可以看出，woe反映的是在自变量每个分组下违约用户对正常...
风控模型特征重要性与稳定性的分析|基于python的实操演示(示例Toad库...
掌握特征稳定性是风控特征分析的关键。特征重要性分析则通过信息价值（IV）指标衡量。IV评估特征的预测能力，反映其信息量。计算IV涉及特征分箱、统计好坏客户占比，最终计算WOE（Weight of Evidence）值，衡量特征对模型预测的贡献度。IV值的计算流程包括分箱处理、统计每个分箱的好坏客户占比，计算WOE值，...
VI评估指标是什么?
，即证据权重。计算公式对于第i组 是这个组中是模型为1的个体占所有为1的比例，是这个组中为0占样本中所有预测为0的比例，是这个组中为1的数量，是这个组中为0的数量，是样本中所有为1的数量，是样本中所有为0的数量。接下来对每个分组进行的 计算：工程实现上进行了更改：这个特征的IV值为 ...