WOE

信用评分的简单小结（ROC，IV，WOE）

转自：http://chen.yi.bo.blog.163.com/blog/static/150621109201011115616880/由于专业的关系，我学习信用评分的时候往往最关注模型那一块，前段时间一直有很多困惑，这周认真地看了一篇文章，终于有一点点明白了，所以来简单地小结一下（这事儿不能说得太细），小结完了我得学习cURL去了。最常见的用于信用评分的模型就是logistic回归，这是一
厚hou·2020-09-12 12:42

集成模型筛选特征shap

训练完整的集成模型（xgboost、LightGBM、CatBoost）可以参考这篇博客的流程首先数值型不变，因为不需要做标准化处理，然后文本型转为woe编码；计算IV，将大于0.5（举例）的变量抽出去做加分规则
jin_tmac·2020-09-11 21:03

Python变量分箱--woe值单调分箱

最近上传了一个变量分箱的方法到pypi，这个包主要有以下说明：缺失值单独一箱，不论缺失的数量多少；生成的分箱woe值是单调的，后续有时间会迭代U型分箱的版本；会有分箱最小样本数占比，类似决策树的最小叶节点占比
jin_tmac·2020-09-11 21:32

WOE转化的意义

之前一直在网上搜为什么在做评分卡的时候，要把bian变量转化为WOE，现在找到一定的原因，记录一下。先说结论：转化为WOE后，WOE值与对应的违约率是呈单调相反的关系。即WOE值越高，其违约率越低。
yaoqsm·2020-09-10 21:57

json返回数组的处理。

后台返回json的格式为“{'name':'woe','age':'19'}”。前端ajax请求的处理：$.ajax({url:'userAction!
kiwi·2020-08-26 23:08

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
borayolo·2020-08-24 02:14

模型变量选择方法-IV值WOE

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
peiyang·2020-08-21 19:23

数据挖掘模型中的IV和WOE详解（转）

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
overad·2020-08-21 18:05

用IV和WOE来做特征筛选

，有多个变量：最近一个月是否有购买；最近一次购买金额；最近一笔购买的商品类别；是否是公司VIP客户；那么我们每次取一个变量进行对其下分组的不同标签数目进行统计如下：变量的离散化实例数据挖掘当中的IV和WOE
九日照林·2020-08-21 15:39

WOE与IV值

原文链接：WOE与IV值微信公众号：机器学习养成记搜索添加微信公众号：chenchenwings计算WOE和IV是评分卡模型的一个重要环节，之前没有仔细研究过，但总觉得他们既然可以放在评分卡模型中去解决相应的问题
三猫后端·2020-08-21 12:07

使用MinGW 编译 iconv 库

ftp.gnu.org/pub/gnu/libiconv/libiconv-1.14.tar.gz已有的环境：msys2.0,mingw,GnuWin32工具集解压后先别急着configure先看看README.woe32Buildingrequiresthemingwo
weixin_30718391·2020-08-20 19:29

评分卡模型开发文档

score_card.data_preprocess(用于数据预处理)1.1方法CalNoOfDays（用于将两列日期转换为相差的天数）1.2方法SplitData（用于数据集的划分）2包score_card.woe
花粥没有花·2020-08-16 09:21

华泰实习日记：评分卡建模流程

1.1方法CalNoOfDays（用于将两列日期转换为相差的天数）1.2方法MissingValue（用于填充缺失值，4种方法）1.3方法SplitData（用于数据集的划分）2包score_card.woe
花粥没有花·2020-08-16 05:54

信用评分卡模型总结10：评分卡的创建及sas部署实施

确定最终评分卡将被纳入模型的变量使用WOE值和模型参数，为不同变量的每一类或每一段相应的分配分值。模型的截距项用于计算评分卡的基准点。每个变量类别或分段分配的分值都根据对应的变量取值范围制成表格。
乐想屋·2020-08-15 13:32

风控模型指标详解

目录：1.P-R曲线2.ROC,AUCP-R曲线和ROC曲线的区别3.WOE.IV值4.K-S值KS曲线与ROC曲线的区别5.PSI,CSIPSICSIPSI和CSI的区别6.Lift曲线1.P-R曲线
Labryant·2020-08-12 11:26

笔记︱信用风险模型（申请评分、行为评分）与数据准备（违约期限、WOE转化）

巴塞尔协议定义了金融风险类型：市场风险、作业风险、信用风险。信用风险ABC模型有进件申请评分、行为评分、催收评分。————————————————————————————————————一、数据准备1、排除一些特定的建模客户用于建模的客户或者申请者必须是日常审批过程中接触到的，需要排除以下两类人：异常行为：销户、按条例拒绝、特殊账户；特殊账户：出国、卡丢失/失窃、死亡、未成年、员工账户、VIP；其
悟乙己·2020-08-10 10:57

信用模型中对于类别变量的编码方式：dummy编码和WOE编码

最常见的用于信用评分的模型就是logistic回归，这是一种处理二分类因变量的广义线性模型。这种模型的理论基础比较扎实，但是对于不同的问题当然也存在一些特殊的处理方式，我最大的困惑就在于建模时对分类自变量的处理方法。由于制作评分卡的某些需要，通常会在建立评分模型时将自变量做离散化处理（等宽切割，等高切割，或者利用决策树来切割），但是模型本身没办法很好地直接接受分类自变量的输入，因此需要对自变量进行
Michael_Shentu·2020-08-06 13:16

数据挖掘模型中的IV和WOE详解

http://blog.csdn.net/kevin7658/article/details/507803911.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
sherri_du·2020-08-05 20:30

逻辑回归专题02

逻辑回归案例1.逻辑回归制作评分卡1.1.数据的预处理1.2.分箱操作1.3.计算各箱WOE值并映射到数据1.4.建模及模型验证1.5.制作评分卡1.逻辑回归制作评分卡1.1.数据的预处理1、导入所需要的库
Winfred_Bo·2020-07-30 23:28

Python模型上线 - 对sklearn2pmml转换自定义函数的探索

一、背景本地Python训练LR模型，做了WOE分箱，需转成PMML文件上线，希望PMML文件既包含数据处理部分又包含模型打分部分。
lalahu_123·2020-07-30 21:35

无woe题文章

“ThefirstthingisRussellisatremendouscompetitorbutalsohighlyintelligent,”Prestisaid.“Heunderstandsthattheapproachthatwehavetotakeinordertomaximizeourselvesisgoingtobeonefirst,makingsurewe’resoundfundam
prudenceli·2020-07-30 16:31

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
伙伴几时见·2020-07-30 12:45

数据挖掘实战（二）：特征工程

文章目录一、特征衍生二、特征选择1.利用随机森林做特征选择2.利用IV值做特征选择2.1WOE2.2IV2.3代码实现3.利用相关系数做特征选择一、特征衍生特征衍生是现有的特征进行某种组合，生成新的具有含义的特征
Smilhe_·2020-07-28 22:10

如何用「逻辑回归」构建金融评分卡模型？（下）

评分卡模型的开发4.3WOE编码分箱之后我们便得到了一系列的离散变量，下面需要对变量进行编码，将离散变量转化为连续变量。WOE编码是评分卡模型常用的编码方式。
Sim1480·2020-07-28 02:11

WOE&IV编码&分箱

IV概念：IV的全称是InformationValue，中文意思是信息价值，或者信息量。作用：构建分类模型时，对特征进行筛选，挑选特征时用来衡量自变量(特征)的预测能力”用IV去衡量变量预测能力“的理解我们假设在一个分类问题中，目标变量的类别有两类：Y1，Y2。对于一个待预测的样本A，要判断A属于Y1还是Y2，我们是需要一定的信息，假设这个信息总量是I，而这些所需要的信息，就蕴含在所有的待预测样本
浅笑_7cad·2020-07-27 23:08

信用评分卡模型建立总结

评分卡笔记1.评分卡流程评分卡的流程主要是以下的几个步骤：1.数据预处理观察数据处理数据中的缺失值与异常值2.卡方数据分箱分箱完成后将原始数据的值替换成woe的值3.特征选择将特征中相关性强的特征组合相关系数高的去除掉
Be_Alone·2020-07-16 06:41

信用评分卡—信贷准入A卡（逻辑回归）

信贷评分卡前言1.逻辑回归原理1.1求解方式1.2逻辑回归为什么用sigmoid并且转化后的输出即为1的概率2.逻辑回归到评分卡2.1woe及IV2.2逻辑回归到评分卡2.3评分卡的开发流程3.逻辑回归对数据的要求
ecnu_frc_new·2020-07-15 07:54

为什么树模型不需要对特征进行one-hot编码、归一化、或者woe编码等预处理呢？

为什么树模型不需要对特征进行one-hot编码、归一化、和woe编码等预处理呢？
追梦杏花天影·2020-07-15 00:42

IV WOE & 评分卡 & 分箱

数据分箱：对连续变量离散化；实际上就是按照属性值划分的子区间，可以简单理解为分段处理（不同的是对特征进行分箱后，需要对分箱的每组进行woe编码进行分箱评估，才能放进模型训练）；意义：1.模型更稳定，特征离散化后
Selieyo·2020-07-14 22:48

各种统计量指标

各种统计量指标（1）WeightofEvidence(WoE)注：是指每个变量取值的权重，分bin，相当于单维看连续变量取值分区间，类型变量取离散的值。
use_my_heart·2020-07-13 16:06

评分卡模型剖析（woe、IV、ROC、信息熵）

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
山谷來客·2020-07-12 01:22

IV值

其中在变量处理的时候涉及IV值和WOE值的计算。基于抽样后得到训练样本集数据，由于变量数量通常较多，不推荐直接采用逐步回归的方法进行筛选。
lingan_Hong·2020-07-11 11:03

在windows下使用iconv（跨平台的编码转换库的选择）

结果看到gnu的iconv库可以有woe的版本。而icu的大小是10MB，iconv的静态库不到1MB,所以还是用它吧。这儿需要提到的是第一次我自己coding的时候，少考虑了EILSEQ（Aninv
kofshower·2020-07-10 17:07

贷款违约数据挖掘（信用评分卡模型）

（使用2017年数据是为了方便与其他人的结果对比）本文基于对象过去行为和属性预测其未来是否逾期，流程主要包括处理缺失值、将原始变量进行WOE编码，通过IV值、相关系数、显著性依次筛选变量，使用SMOTE
路人乙yh·2020-07-07 20:54

汇总篇 风控建模 13大环节，让建模工作量化

2变量的准备工作各类变量的储备以及变量衍生工作3分箱卡方分箱作为主要分箱方式（也可Best-ks决策树分箱）核心基于公司对应客群4IV筛选针对所有变量进行筛选满足IV要求的变量5WOE满足
不安分 不焦虑·2020-07-07 20:07

WOE转化/主成分分析/字符串匹配

Python分析建模，日常问题整理（六）2018.08.27~2018.09.21将原始数据直接进行woe转化。
这是沸羊羊的干爹·2020-07-07 00:42

利用python在已有csv文件后增加一列

importpandasaspdfrompandasimportread_csvdata=read_csv('C:/Users/lenovo/Documents/xinyong/datatraining.csv')woe
Titanium-·2020-07-05 10:35

信用评分模型详解（下）之 信用评分系统搭建

过程主要包括变量分箱、变量的WOE（证据权重）变换和变量选择（IV值）、逻辑回归估算。
SkullSky·2020-07-04 08:50

WOE信用评分卡--R语言实例

[-]信用卡评分一数据准备二数据处理三变量分析四切分数据集五Logistic回归六WOE转换七评分卡的创建和实施转载自：http://blog.csdn.net/csqazwsxedc/article/
qq_16365849·2020-07-02 16:08

WOE评分卡--IV

[-]IV的用途对IV的直观理解IV的计算1WOE2IV的计算公式3用实例介绍IV的计算和使用31实例32计算WOE和IV33IV值的比较和变量预测能力的排序关于IV和WOE的进一步思考1为什么用IV而不是直接用
qq_16365849·2020-07-02 16:08

WOE信用评分卡--R语言实现

---title:"信用评分模型"author:"junjun"date:"2016年10月3日"output:html_document---#一、数据的获取与整合数据来源：数据来自Kaggle，cs-training.csv是有15万条的样本数据，下图可以看到这份数据的大致情况。下载地址为：https://www.kaggle.com/c/GiveMeSomeCredit/data•数据描述：
qq_16365849·2020-07-02 16:36

WOE评分卡--WOE理论

1、评分卡概述最常见的用于信用评分的模型就是logistic回归，这是一种处理二分类因变量的广义线性模型。这种模型的理论基础比较扎实，但是对于不同的问题当然也存在一些特殊的处理方式.由于制作评分卡的某些需要，通常会在建立评分模型时将自变量做离散化处理（等宽切割，等高切割，或者利用决策树来切割），但是模型本身没办法很好地直接接受分类自变量的输入，因此需要对自变量进行再次的处理。比较常规的做法有两种：
qq_16365849·2020-07-02 16:36

数据挖掘模型中的IV和WOE详解

原文地址：http://blog.csdn.net/kevin7658/article/details/507803911.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，
jiabiao1602·2020-07-02 05:37

数据科学 13 精准营销的两阶段预测模型（概念）

2、不要将变量筛选全放到建模的时候13.2.2解决方案1、简单方案2、建模标准流程（适用于工业场景）13.2分类变量的压缩13.2.1水平变量编码转换1、分类变量重编码（概化）2、基于目标变量的转换-WOE
irober·2020-07-02 04:28

（信贷风控三）申请评分卡中的数据预处理和特征衍生（下）

申请评分卡中的数据预处理和特征衍生（下）在上一遍申请评分卡中的数据预处理和特征衍生（上），我们主要讲解了构建信用风险类型的特征特征分箱WOE编码也就是对应图中（数据预处理、特征构造）这篇文章我们主要讲解特征选择
路易三十六·2020-07-01 11:10

《信用风险评分卡研究——基于SAS的开发与实施》学习笔记（2）

4.计算不同变量的WOE代码如下%macroCalcWOE(Dsin,Invar,Dcvar,WOEvar,Dsout);/*频率表*/procfreqdata=&Dsinnoprint;tables&
wyymoon·2020-06-29 22:16

评分卡模型python实现

评分卡模型python实现文章目录评分卡模型python实现一、实现步骤二、数据预处理1.加载数据以及去极值2.缺失值处理3.数据分箱3.1WOE(WeightofEvidence)3.2IV(informationvalue
Audrey_Meng·2020-06-29 06:09

信贷评分卡--开发流程篇

四、变量筛选4.1.IV和WOE4.2.第二次筛选：相关性分析4.3.衍生变量（组合变量）五、变量分箱六、建立模型6.1.logit变换函数推导6.2.如何将logistic回归系数转化为信用评分七、模型验证八
Miki_onlyone·2020-06-29 02:30

信用评分卡（WOE和IV值）_补

客户生命周期：用来描述客户接受不同产品或服务时所要经历的阶段，包括考虑阶段，购买阶段，购买后行为阶段顾客终身价值：客户在未来整个客户生命周期中产生的总价值，CLV可以作为衡量客户关系水平的一个指标客户信息：用于客户分析，客户分析的目的是找到一个准确视角来制定策略，从而最优化的获取和保留客户，定义高价值客户描述信息：客户的基本属性信息，如性别，年龄，地理位置和收入等行为信息：客户行为信息，即客户使用
tomwang0322·2020-06-29 01:36

3分钟搞明白信用评分卡模型&模型验证

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>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
weixin_34151004·2020-06-28 12:52
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