WOE

评分卡建模工具scorecardpy全解读

为了使评分卡建模流程更加便捷，该Python包针对建模中各个关键步骤都提供了现成的函数，如下：数据集划分(split_df)变量筛选(iv,var_filter)变量分箱(woe
风控大鱼·2022-12-14 16:26

【数据分析实战】金融评分卡建立

2.2Age2.3DebtRatio2.4Numopen2.5Numestate2.6Numdepend2.7MonthlyIncome2.8Num30-59lateNum60-89lateNum90late三、数据清洗3.1异常值3.2缺失值3.3进行过采样四、特征预处理4.1连续值四舍五入4.2创建衍生变量4.3特征筛选五、计算WOE
Sprite.Nym·2022-12-14 16:55

数据分析建模之逻辑回归(Logistic Regression)-使用toad进行评分卡建模详细步骤

目录0.引言一、概念二、工具三、建模思路四、代码1.数据读取2.数据集划分3.特征计算4.特征分箱5.转换WOE值6.特征选择7.模型训练8.模型评估9.模型验证10.分值转换0.引言评分卡建模的目的是根据现有的数据对用户的好坏进行预测
江湖人称桂某人·2022-12-14 16:22

python归一化处理_数据标准化处理（附视频

WOE先来介绍WOE，是信贷评分模型里经常会用到的一种编码转换方式。WOE即证据权重，如果大家有评分卡开发经验，一般都会知道这种编码形
weixin_39532352·2022-12-12 17:35

【推荐系统】WOE、IV、OR值、信息增益、卡方检验

目录特征起因评分卡模型中的IV和WOE详解信息增益OR值卡方检验GaussRank高基数数据特征起因特征工程综述常看常新工业级推荐系统中的特征工程-杨旭东的文章-知乎评分卡模型中的IV和WOE详解IV值衡量了某个特征对目标的影响程度风控模型
littlemichelle·2022-12-04 03:07

评分卡--基础分、基准分、PDO、WOE、补偿、刻度 行可可

评分卡–基础分、基准分、PDO、WOE、补偿、刻度行可可下面通过公式和简单的举例说明评分卡的要素关系和代表的实际意义1、基础分是什么？2、基准分又是什么？3、坏好比翻一倍具体值的是？
weixin_44913707·2022-11-30 15:03

转：IV值和WOE值的理解

转自：https://blog.csdn.net/njliaojiang817/article/details/904097991.IV的用途IV的全称是InformationValue，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
夏天7788·2022-11-29 12:15

python评分卡1_woe与IV值

本系列分以下章节：python评分卡1_woe与IV值python评分卡2_woe与IV分箱方法python评分卡3_woe与IV分箱实现python评分卡4_logistics原理与解法_sklearn
雪龙无敌·2022-11-29 11:14

python woe分箱_python数据处理--WOE分箱

数据分箱的重要性离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代；稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展；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；逻辑回归属于广义线性模型，表达能力受限；单变量离散化为N个后，每个变量有单独的权重，相当于为模型引入了非线性，能够提升模型表达能
二货哈士奇·2022-11-29 11:14

woe分析_机器学习-谈谈逻辑回归里面的woe化-20170911

1、woe是什么东西如果有人接触过信用评分卡，那么肯定是有看过在变量处理那一步，有一个变量woe的过程。那么woe是如何计算的呢，有什么具体含义呢。
weixin_39615741·2022-11-29 11:14

IV值和WOE值的理解

1.IV的用途IV的全称是InformationValue，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
EricMachineLearning·2022-11-29 11:41

逻辑回归算法深度思考-优点和缺点

之前《python信用评分卡建模（附代码）》介绍了逻辑回归评分卡模型的各个细节，包括各种分箱方法，woe和iv原理和Excel保姆级推导，变量badrate单调性，坏客户定义，逻辑回归调参等等。
python机器学习建模·2022-11-29 11:10

逻辑回归-关于WOE和IV的一些理解

本文主要解决为什么WOE能用于逻辑回归建模写到最后才发现出问题了这里认为少数类为good，就是正类理解WOE和IVIV的定义公式IV=∑i=1N(good%−bad%)×WOEi\text{IV}=\sum
烧灯续昼2002·2022-11-29 11:39

特征分桶的方法

有什么数据支撑划分的合理性，一般常用WOE与IV值结合进行判断。1、WOE：WeightOfEvidence计算公式：即(某一桶坏客户数/总的坏客户数)/(某一桶好客户数/总的好客户数)=
hhhh106·2022-11-29 09:35

证据权重 (WOE) 与信息价值 (IV)

这两个概念——证据权重(WOE)和信息价值(IV)从相同的逻辑回归技术演变而来。这两个术语在信用评分领域已经存在超过4-5年了。它们已被用作筛选信用风险建模项目中的变量（例如违约概
python机器学习建模·2022-11-28 09:33

sklearn专题五：用逻辑回归制作评分卡

3.2.5样本不均衡问题3.2.6分训练集和测试集3.3分箱3.3.1等频分箱3.3.2【选学】确保每个箱中都有0和13.3.3定义WOE和IV函数3.3.4卡方检验，合并箱体，画出IV曲线3.3.5用最佳分箱个数分箱
Colorfully_lu·2022-11-28 08:06

逻辑回归制作评分卡

2.5样本不均衡问题2.6分训练集和测试集3.分箱3.1等频分箱3.2确保每个箱中都有0和13.2.1方法一方法二（在下面合并函数的时候也是使用的这种方法）3.3定义WOE和IV函数3.4卡方检验，合并箱体
功夫大笨鲨·2022-11-26 08:40

使用逻辑回归制作信用卡评分卡

主要包括特征预处理、特征选择、数据分箱、将特征WOE值映射到数据中、使用逻辑回归进行建模和参数优化。ps：第一次写，请多指教。二、数据集介绍数据集约15W条样本数据，各
breeze199511·2022-11-26 08:36

【逻辑回归】逻辑回归sigmoid函数的由来

在学习评分卡时，又很奇怪，怎么把逻辑回归和WOE,IV（证据权重、信息量）联系在一起，总感觉和教材中的不一样，但查找资料，却
老饼讲解机器学习·2022-11-22 09:11

评分卡实例：一步一步实现评分卡(详细长文)

ml.bbbdata.com/teach/26目录(前言一)数据说明(前言二)评分卡建模步骤概述一.变量分析、选择与分箱处理(一)使用badRate法(或iv法)分析变量(二)原始数据转为分箱数据二.模型数据预处理(一)转WOE
老饼讲解机器学习·2022-11-22 09:41

python评分卡2_woe与IV分箱方法

本系列分以下章节：python评分卡1_woe与IV值python评分卡2_woe与IV分箱方法python评分卡3_woe与IV分箱实现python评分卡4_logistics原理与解法_sklearn
雪龙无敌·2022-11-20 06:51

python评分卡3_woe与IV分箱实现

本系列分以下章节：python评分卡1_woe与IV值python评分卡2_woe与IV分箱方法python评分卡3_woe与IV分箱实现python评分卡4_logistics原理与解法_sklearn
雪龙无敌·2022-11-20 06:51

详解风控模型中的逻辑回归评分卡与模型评估内容

今天我们来输出一篇风控长文，关于大家熟悉关注的逻辑评分卡的开发的内容，文章篇幅较长，大纲目录如下：建模前准备1.1特征预处理与转化1.2特征衍生与提取1.3特征选择与降维分箱2.1分箱概述2.2分箱方法Woe
番茄风控·2022-11-17 11:58

python 最优分箱_python最优分箱中woe计算（求大圣）

#coding=gbkimportpandasaspdimportnumpyasnpimportscipy.statsasstatsdeffenzu(Y,X,n=20):r=0bad=Y.sum()good=Y.count()-badwhilenp.abs(r)<1:d1=pd.DataFrame({"X":X,"Y":Y,"Bucket...#coding=gbkimportpandasaspd
weixin_39761822·2022-11-16 20:00

风控建模二、特征工程---风控

目录目录一、分箱1.1Best-KS1.2卡方分箱法（ChiMerge）二、WOE和IV2.1两种woe处理分类问题。
沐自礼·2022-11-16 20:59

风控算法知识——WOE值的深度理解与应用

导语：WOE值的深度理解与应用看这一篇就够啦！！！关注“金科应用研院”，回复“礼包”领取风控资料合集WOE是什么？
金科应用研院·2022-10-26 14:30

机器学习基础总结

线性回归线性模型评估逻辑回归介绍优缺点应用探索性分析数据预处理无监督编码有监督编码重复值、缺失值、异常值处理重复值缺失值异常值数据归一化、标准化min-max（归一化）meannormalizationz-score（标准化）L1和L2范数数据分箱WOE
changreal·2022-10-20 22:37

机器学习-sklearn第六天——笔记

3.2.5样本不均衡问题3.2.6分训练集和测试集3.3分箱3.3.1等频分箱3.3.3定义WOE和IV函数3.3.4卡方检验，合并箱体，画出IV曲线3.3.5用最佳分箱个数分箱，并验证分箱结果3.3.6
鹿衔草啊·2022-08-21 07:50

特征工程之数据预处理

pandas库中的replace()函数3重复值、缺失值及异常值处理3.1重复值处理3.2缺失值处理3.3异常值处理4数据标准化4.1min-max标准化4.2Z-score标准化5数据分箱6特征筛选：WOE
QYiRen·2022-06-06 07:17

python机器学习基础01——sklearn开启

文章目录机器学习开发流程特征工程字符串特征化onehot编码文本特征化jieba分词数值型数据预处理归一化标准化特征选择Filter过滤式（方差过滤）PCA降维WOE&IV编码分箱WOEIV数据集数据集划分数据集接口介绍机器学习开发流程
友培·2022-03-29 15:21

数据的预处理分箱python_数据预处理——数据分箱

上一步：数据预处理——缺失值、异常值、重复值处理下一步：变量显著性检验——计算WOE、IV那么本篇文章要解决2个问题：1.变量分箱的必要性2.三类变量分箱方法的及注意要点一、变量分箱的必要性知其然知其所以然
weixin_39606137·2022-03-09 08:57

## 基于R语言的信用评分卡模型

通过将模型变量WOE编码的方式离散化之后用LOGISTIC模型进行二分类的广义线性模型。本文通过对kaggle上的GiveMeSomeCredit数据的挖掘分析，结合信用评分卡的建立原理，从数据
qq_24169407·2022-02-27 06:45

2018年3月21日

今天特别困……于是早上基本没干什么正事，就看了一下WOE和随机森林做特征选择的内容，感觉也没什么新的收获。
真昼之月·2022-02-10 09:51

数据科学应用场景

数据基本处理下面列一些关键词：数据源数据抽样数据类型缺失值异常值粗分类卡方检验WOE预测一般而言分两类，回归与分类回归线性回归随机森林神经网络以及各种机器学习方法时间序列预测分类逻辑回归决策树SVM随机森林
Liam_ml·2022-02-08 11:59

R Package 'Information': Why Use WOE Analysis?

RPackage'Information':WhyUseWOEAnalysis?标签（空格分隔）：R.PackageReferenceklarsen1/Information:InformationPackageWhyUseWOEAnalysis?Binaryclassificationmodelsareperhapsthemostcommonuse-caseinpredictiveanalyti
lumicinta·2021-06-06 01:31

数据挖掘模型中的IV和WOE详解

1.IV的用途IV的全称是InformationValue，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
Arya鑫·2021-05-19 01:06

python非官方package

FeatureSelection相关：一个计算WOE和InformationValue的python工具https://zhuanlan.zhihu.com/p/20603744?
maocy·2021-05-17 18:22

特征归一化与独热编码

以前建模的时候，并没有意识到这一点，好在使用WoE编码和tree-based模型救回一命，所以并没有酿成大错。
爱斯翠摩鸡·2021-04-27 09:30

python评分卡之woe/iv

pinf=float('inf')#正无穷大ninf=float('-inf')#负无穷大defmono_bin(Y,X,n=20):r=0bad=Y.sum()#1表示坏客户good=Y.count()-badwhilenp.abs(r)<1:d1=pd.DataFrame({"X":X,"Y":Y,"Bucket":pd.qcut(X,n)})d2=d1.groupby('Bucket',as
钢能锅·2021-04-21 04:50

Scala复杂对象JSON互转方法

_importorg.json4s.jackson.SerializationcaseclassWOE(col:String,woe:Map[String,String])impl
·2021-03-22 19:28

scala复杂对象JSON互转方法

_importorg.json4s.jackson.SerializationcaseclassWOE(col:String,woe:Map[String,String])impl
·2021-03-15 13:50

2018年3月20日

上午先是和新来的同事讨论了一下现金贷评分卡的计划，普及了一些评分卡业界的常用手段（WOE结合逻辑斯蒂回归，KS指标之类的），自己看了下网上科普后还是有点不太明白的地方，明天再去问问好了。
真昼之月·2021-03-10 19:43

家庭网关的无线局域网技术学习笔记

fr=aladdin1.2MIMO1.3带宽1.4扩频1.5ACI邻道干扰1.6apclimtk芯片中的一个概念1.7EDCCAmtk芯片中的一个概念1.8woe2.无线通信的总体数据流图3.标准3.1802.11
玲玲总总·2021-03-09 22:46

python最优分箱计算iv值_基于sklearn决策树的最优分箱与IV值计算-Python实现

如果强制变量分箱的WOE单调性，这样可
weixin_39993454·2020-12-11 12:38

R 多变量数据预处理_R语言：基于逻辑回归的信用评分模型设计

摘要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
weixin_39614750·2020-11-21 01:33

Pandas对数据框首列为被预测变量，其他列为自变量求WOE矩阵及IV值

importpandasaspdimportosimportdatetimeimportnumpyasnpimportcsvimportmathimportmatplotlib.pyplotaspltclassWoefordf(object):os.environ['NLS_LANG']='SIMPLIFIEDCHINESE_CHINA.UTF8'#类初始化def__init__(self,df,
sallyyoung_sh·2020-09-15 03:55

风控业务-特征IV值和WOE值的计算原理和区别

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。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
taoKingRead·2020-09-15 02:06

评分卡模型剖析之一（woe、I…

原文地址：评分卡模型剖析之一（woe、IV、ROC、信息熵）作者：数据挖掘工人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
leexurui·2020-09-14 14:42

sas构建评分卡模型过程详解（二）：变量筛选及逻辑回归

上一篇已经将所有变量都转化为woe值的形式，这里再另外补充一个小技巧—dummy变量的使用。
jin_tmac·2020-09-14 00:39

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
weixin_34315665·2020-09-12 14:56
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