首页 > TAG信息列表 > woe
【读文章】2-特征编码的一些总结-推荐系统、数据挖掘、特征工程
特征处理编码：数据类型：数值 字符是否有顺序类别数量：高低基数1、独热编码 针对无序低基数类离散特征，使之变为哑特征不适合高基数的特征2、标签编码：针对无序低基数类型的离散特征 形式简单且对于低基数特征有效3、woe编码：代表特征对于y标签的预测能力，常用于描述区分好坏客户的衡量标如何理解WOE
WOE = ln (第i个分箱的坏人数 / 总坏人数) - ln (第i个分箱的好人数 / 总好人数) 为帮助大家理解，现以具体数据介绍WOE和IV的计算步骤，如图1所示。 step 1. 对于连续型变量，进行分箱（binning），可以选择等频、等距，或者自定义间隔；对于离散型变量，如果分箱太多，则进行scorecard用法
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Oct 9 13:34:59 2020 @author: Administrator """ import scorecardpy as sc dat = sc.germancredit() #首先，导入germancredit数据。 #1. 筛选变量 #这个函数可以根据指定的条件筛选变量，例如IV值、缺失率、一致性等 dt_s = sc.va【转】对数据集进行最优分箱和WOE转换
对数据集进行最优分箱和WOE转换 - Reynold.C - 博客园对数据集分箱的方式三种，等宽等频最优，下面介绍对数据集进行最优分箱，分箱的其他介绍可以查看其他的博文，具体在这就不细说了： 大体步骤： woe.py conf.py woe_executor.py thttps://www.cnblogs.com/leixingzhi7/p/9366908.html从样本集到WOE、IV值的变迁
从样本集到WOE、IV值的变迁 样本集 在建模任务开始之前首先需要有训练数据，也就是样本集。在对样本集的所有特征数据进行整理和预处理后，就可以对每一个特征的各个取值计算WOE。 WOE（Weight of Evidence）证据权重 WOE是对原始特征的一种编码形式，要对一个变量进行WOE编码，需要首先基于Python的信用评分卡模型分析（强烈推荐）
信用风险计量模型可以包括跟个人信用评级，企业信用评级和国家信用评级。人信用评级有一系列评级模型组成，常见是A卡（申请评分卡）、B卡（行为模型）、C卡（催收模型）和F卡（反欺诈模型）。 今天我们展示的是个人信用评级模型的开发过程，数据采用kaggle上知名的give me some credit数据集。 一8.WOE&IV编码&分箱
不会直接把200个特征直接放到模型中去进行训练，而是会用一些方法，从这200个特征中挑选一些出来，放进模型，形成训练集数据。 1、分箱 所谓分箱，就是通过某些分类标准，将数据集进行某维度若干数据的合并，比如身高范围可以是150~180，若分组是厘米，则有30组。若才用距离为5的分箱，150 ~ 155为暑期项目实训个人记录-9
WOE函数 #用woe代替 def replace_woe(series,cut,woe): list=[] i=0 while i<len(series): value=series[i] j=len(cut)-2 m=len(cut)-2 while j>=0: if value>=cut[j]: j=-1 else:1评分卡模型相关~知识点已更完~代码待更
训练阶段：对数据的训练，创建一个预测模型并对其进行微调。 模型生成：预测模型可以从这些数据背后找到答案，帮我们解决问题 预测阶段：通过测试集完成模型评估，从而了解模型在测试集中的有效性。 收集数据->准备数据：数据预处理->选择模型->训练->评估->超参数调整->预测 基础强化python分箱+XGboost预测完整版
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold mo评分卡模型
一、评分卡模型： 1、评分卡模型是常用的金融风控手段之一 风控，就是风险控制，我们采取各种措施和方法，减少风险发生的可能性，或风险发生时造成的损失 2、根据客户的各种属性和行为数据，利用信用评分模型，对客户的信用进行评分，从而决定是否给予授信，授信的额度和利率，减少在金融交易中存在评分卡模型、WOE（Weight of Evidence）和IV（Information Value）
WOE（Weight of Evidence） IV（Information Value） 在机器学习的二分类问题中，IV值（Information Value）主要用来对输入变量进行编码和预测能力评估。特征变量IV值的大小即表示该变量预测能力的强弱。IV 值的取值范围是[0, 正无穷)，如果当前分组中只包含响应客户或者未响应客户时，IV =信用评分模型开发(FICO评分)
以支付宝的芝麻信用为例，其分值范围在350-950分。一般认为分值越高，信用越好，个人业务的违约率越低。这里用的也是与FICO评分类似的个人信用评分工具。 FICO评分的只要思路是：多大量拥有多个属性的用户数据进行收集/分析/转换，使用各项统计指标（如相关系数/卡方校验/方差膨胀系数等互联网金融信用评分卡模型构建
互联网金融信用评分卡模型构建 背景介绍 信用风险计量体系包括主体评级模型和债项评级两部分。 主体评级和债项评级均有一系列评级模型组成，其中主体评级模型可用“四张卡”来表示，分别是A卡、B卡、C卡和F卡；债项评级模型通常按照主体的融资用途，分为企业融资模型、现金流融资模特征工程之分箱
最近比赛数据进入到特征组合的阶段，在进行特征组合前，要分箱处理，等深等距之类的方法太没有道理了，加上测试集的深度广度也不同。 所以尝试了一种woe编码分箱的方法 import woe.feature_process as fp import woe.eval as eval dataset_train=pd.read_csv('E:/比赛/公积金逾期预测-逻辑回归模型小结--基于评分模型
逻辑回归模型 一、优点和不足 二、对变量的要求 当用逻辑回归模型来构建评分模型时，入模变量需要满足以下条件： 1、变量间不存在较强的线性相关性和多重共线性。可在单变量分析和多变量分析过程中予以解决，删除相关性较高的某些变量。 2、变量具有显著性。可从模型的返回参数中的P阿里云金融风控-贷款违约预测建模
直接附上代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Jan 16 15:18:33 2021 @author: Administrator """ import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import datetime import warnings信用分建模
信用分模型 目前有 n n n个样本，每个样本表示一个贷款客户的信息。则第 i i i个样本表示为模型之woe、iv、gini
Woe公式如下： woe反映的是在自变量每个分组下违约用户对正常用户占比和总体中违约用户对正常用户占比之间的差异。 IV公式如下： IV衡量的是某一个变量的信息量，相当于是自变量woe值的一个加权求和，其值的大小决定了自变量对于目标变量的影响程度；从另一个角度来看的话，IV公式与信息数据离散化-分箱
变量的延申和筛选-连续变量离散化-特征筛选 WOE编码(最优分箱) WOE一般在0.1~3之间波动,IV值做得特征筛选的操作 一般保留>0.03的特征 IV值体现的时X和Y之间的显著性进行筛选 1.逐列分箱并获得IV值 # 运行自定义函数所在文件 对自定义分箱文件要自己理解 %runWOE(证据权重)为何这样计算？
更多大数据分析、建模等内容请关注公众号《bigdatamodeling》 先简单回顾一下WOE的含义。假设x是类别变量或分箱处理过的连续变量，含R个类别或分段，取值为{C1, ..., Cr, ..., CR}；y是目标变量，取值为0(Good)或1(Bad)。x和y的频数表如下： 1、概念回顾 先简单回顾一下WOE的含义。假设x评分卡模型中的IV和WOE详解（抄录）
原文链接：https://blog.csdn.net/shenxiaoming77/article/details/78771698 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，也有称VOI，即Value Of Information。 我们在用逻辑回归，决策树等模型方法构建分类模型时，经常需要对自变评分卡模型剖析之一（woe、IV、ROC、信息熵）
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3分钟搞明白信用评分卡模型&模型验证
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Kaggel比赛 : [Give Me Some Credit]
通过预测在未来两年内某人将经历财务困境的可能性，改善信用评分的状态。 Description 银行在市场经济中扮演着至关重要的角色。他们决定谁可以获得融资，以及什么条件，可以做出或破坏投资决策。为了让市场和社会发挥作用，个人和企业需要获得信贷。 信用评分算法，对违约概率进行猜测，是银行