woe

在python中使用评分卡技术

最近发现了一款使用python实现的评分卡相关技术的插件woe，这里总结分享一下。
EthanSheng·2020-06-26 23:50

离散化/分箱/分组（Discretization / binning / Interactive grouping）

检验方法如：卡方检验（ChiMerge慢、Chi-square、Chi2、CAIM、CACC、ameva），信息增益，基尼指数，最短描述长度原则（MDLP，基于熵），WoE等。
textboy·2020-06-26 18:14

【评分卡】评分卡入门与创建原则——分箱、WOE、IV、分值分配

本文主要讲“变量选择”“模型开发”“评分卡创建和刻度”变量分析首先，需要确定变量之间是否存在共线性，若存在高度相关性，只需保存最稳定、预测能力最高的那个。需要通过VIF(varianceinflationfactor）也就是方差膨胀因子进行检验。变量分为连续变量和分类变量。在评分卡建模中，变量分箱（binning）是对连续变量离散化（discretization）的一种称呼。要将logistic模
scxyz_·2020-06-26 14:34

分箱、WOE、IV的计算

%matplotlibinlineimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportwarningsfromscipyimportstatswarnings.filterwarnings('ignore')plt.style.use("seaborn")plt.rc('font',f
莫问收获，但问耕耘·2020-06-26 14:45

笔记+R︱风控模型中变量粗筛（随机森林party包）+细筛（woe包）

需要经历多次的筛选，在课程案例中通过了随机森林进行变量的粗筛，通过WOE转化+决策树模型进行变量细筛。一、变量粗筛——
悟乙己·2020-06-26 10:52

WOE信用评分卡（python+Excel实现法）

WOE信用评分卡（Python+Excel实现）一、项目实施背景信用评分卡是近年来兴起的一种为保障银行和其他金融部门的金融安全而设立的一种关于人生金融权限的划定模型。
simonchen198774·2020-06-26 10:34

评分卡模型中的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
Michael_Shentu·2020-06-26 09:02

评分卡模型之特征工程中的BadRate单调与特征分箱之间的联系

1.连续性变量：在严格的评分卡模型中，对于连续型变量就需要满足分箱后所有的bin的badrate要满足单调性，只有满足单调新的情况下，才能进行后续的WOE编码
Michael_Shentu·2020-06-26 09:30

评分卡建模流程

3.数据预处理：变量筛选，变量分箱，WOE转换、样本抽样。4.模型开发：逻辑回归拟合模型。5.模型评估：常见几种评估方法，ROC、KS等。6.生成评分卡1.数据准备因为不同评级模型所需要的数据也是不
陆一可·2020-06-24 21:26

银行信用评分卡中的WOE在干什么？

woe全称叫WeightofEvidence，常用在风险评估、授信评分卡等领域。IV全称是Informationvalue，可通过woe加权求和得到，衡量自变量对应变量的预测能力。
mydear_11000·2020-06-24 16:09

逻辑回归模型结果转为标准评分卡Ⅱ

为分箱后的取值个数；为变量第个取值对应的WOE；为二元变量，若取分箱后的第个值，则=1，否则=0。最终评分卡展示如下：变量取值WOE分值基准点--X1x11w11x12w1
dt_lizhen·2020-06-24 11:51

评分法模型开发-WOE值计算

http://blog.csdn.net/lll1528238733/article/details/76600147对入模的定量和定性指标，分别进行连续变量分段（对定量指标进行分段），以便于计算定量指标的WOE
小力丸·2020-06-24 08:32

（一）python-申请评分卡模型

#简介本文通过使用LendingClub的数据，采用卡方分箱（ChiMerge）、WOE编码、计算IV值、单变量和多变量（VIF）分析，然后使用逻辑回归模型进行训练，在变量筛选时也可尝试添加L1约束或通过随机森林筛选变量
flyingool·2020-06-24 05:41

WOE IV值

转载：评分卡模型剖析之一（woe、IV、ROC、信息熵） 在开发信用评分卡模型时，连续变量的离散化是特征工程的重要步骤之一，主要是将连续变量转换为离散变量，同时根据不同分段对目标变量的影响力作数值转换。
天狼星123·2020-06-23 16:55

数据建模标准流程

整体思路分为八步：确定业务目标→数据获取→数据检验→变量选择（数据清洗）→变量分组→分组变量WOE转化→数据输入模型算法→模型评估一、确定业务目标确定业务目标必须建立在对业务场景熟悉的前提下，并结合到具体的业务需求后再确认业务目标
Eric_Zeng·2020-06-23 06:54

数据挖掘：银行评分卡制作——数据分箱、WOE、IV的意义

在银行评分卡的项目中，通常都会需要把数据分箱，分箱后并不是对数据进行哑变量处理，而是用WOE值去替换，再放入模型中。
AvenueCyy·2020-06-21 17:31

Scorecard 评分卡模型

公式woe=ln(odds)，beita为回归系数，altha为截距，n为变量个数，offset为偏移量（视风险偏好而定），比例因子factor。总评分。或去掉负号。
textboy·2020-06-21 08:31

结构化数据转换方式之一：box-cox转换

之前在《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）》中提到过WOE转换，WOE转换=分箱法=Logit值，与等深、等宽不同是根据被解释变量来重新定义一个WOE值笔者将其定位于对自变量的数据转换
悟乙己·2020-06-21 07:27

SPSS 建模数据分析实战之 银行信用评分

*对字段进行分享计算WOE值建立模型导
叔叔有着糖·2020-06-21 05:00

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
廖先贵·2020-06-21 02:09

银行业评分卡制作——IV、WOE

参考链接：https://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。我们在构建分类模型时，经常需要对自变量进行筛选。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
dnjylhv2296·2020-06-21 01:22

第四章 数据的预处理与特征构建(续)

目录：特征的分箱WOE与特征信息值单变量分析与多变量分析特征的分箱分箱的概念在评分卡模型开发中，变量需要进行分箱操作才能放入模型当
aggressive2019·2020-05-26 14:00

变量选取

变量选取数据挖掘模型中的IV和WOE详解我们在用逻辑回归、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。
maocy·2020-04-14 06:59

IV值的计算及使用

2.IV值计算在介绍IV值的计算公式之前，先引入WOE
huijiaowan·2020-03-30 17:53

2018年5月4日

上午按照昨天和学长交流的结果研究起贵州移动用户数据的woe与对应分箱的分数，感觉比较微妙，出不来什么结论，唉。中午由于没胃口+减肥（？）也没吃午饭，就买了点饼干。午睡质量还可以。
真昼之月·2020-03-04 22:52

信用评分卡建模实战全过程

1.thumb.jpg互金公司信用评分卡建模一、分析原理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
swallow芳·2020-02-13 15:04

信用评分模型开发-基于R语言（1）

目录评分卡开发流程数据的获取与整合探索性数据分析特征选择粗分类与WOE变换模型评估评分卡开发模型监控scorecard信用评分包案例1.评分卡开发流程1.1.1标准评分卡信用评分卡主要分为两类：申请评分卡行为评分卡两种评分卡开发过程都是基于同样的方案
Liam_ml·2020-02-05 13:46

（一）python-申请评分卡模型

简介本文通过使用LendingClub的数据，采用卡方分箱（ChiMerge）、WOE编码、计算IV值、单变量和多变量（VIF）分析，然后使用逻辑回归模型进行训练，在变量筛选时也可尝试添加L1约束或通过随机森林筛选变量
乘物以游心·2020-01-06 00:31

信息、信息熵、条件熵、互信息，信息增益、信息增益比、基尼系数、相对熵、交叉熵，KL散度，woe，IV值，混淆矩阵（TPR，FPR，F1），ROC，AUC，ks曲线，ks值

信息根绝香农的信息是用来消除随机不确定性的东西，在机器学习中，假设其输出为Y，对于一个分类yi，我们知道他的占比是P(yi)，那么对于任何一个样本，我们瞎蒙一个结果来预测Y=yi，都可以有P(yi)概率蒙对。因此我们可以得到的信息是：信息熵信息熵很好李拦截，信息熵首先是个熵，表示一个混乱程度，在信息论中表示信息的随机性和不确定性。所以只需要在给我们提供的信息前面增加一个条件，就可以表示我们拿到的信
康双珠·2019-12-20 01:18

python评分卡之分数计算

#计算分数函数defget_score(,woe,B):scores=[]forwinwoe:score=round(*w*B,0)scores.append(score)returnscores#根据变量计算分数
钢能锅·2019-12-19 00:00

特征重要度 WoE、IV、BadRate

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
静悟生慧·2019-09-11 18:00

woe第二集

自动最优分箱函数，基于卡方检验的分箱defgraphforbestbin(DF,X,Y,n=5,q=20,graph=True):'''参数：DF:需要输入的数据X:需要分箱的列名Y:分箱数据对应的标签Y列名n:保留分箱个数q:初始分箱的个数graph:是否要画出IV图像区间为前开后闭(]'''DF=DF[[X,Y]].copy()DF["qcut"],bins=pd.qcut(DF[X],ret
Kyrie_Irving·2019-09-07 22:13

WEO编码

前言：WOE（证据全重）是对原始自变量的一种编码形式。要对一个变量进行WOE编码，需要首先把这个变量进行分箱。分箱后，对于第i组，WOE的计算公
Kyrie_Irving·2019-09-07 19:05

逻辑回归中常用的概念： WOE、IV详解

为了挑选并构造出对目标变量有较高预测力的自变量，需要对变量进行WOE编码，通过IV值的看变量的贡献。
乐想屋·2019-08-16 17:46

一个关于ollie的论文解读，论文目的在于知识图谱三元组提取

这里论文与reverb和woe两种抽取
胡杨·2019-07-03 00:00

我眼中的模型评估

模型验证样本是有要求的模型验证样本需要与前面建模样本进行完全相同的处理，即：模型的验证样本同样需要进行数据清洗、缺失值填充、分类变量WOE转换等处理；在缺失值进行填补时，需要使用训练集的统计量而不是验证样本的统计量
许卉·2019-06-24 10:07

七月在线--金融风控实战--第三课 风控数据挖掘方法--课程笔记

文章目录申请评分卡中的数据预处理和特征衍生构建信用风险类型的特征数据预处理特征的分箱Best-KSChiMerge卡方分箱法WOE编码WOE编码的意义变量筛选特征信息度单变量分析和多变量分析单变量分析多变量分析申请评分卡中的数据预处理和特征衍生构建信用风险类型的特征数据预处理
dean1977a·2019-05-29 10:11

评分卡模型

公式woe=ln(odds)，beita为回归系数，altha为截距，n为变量个数，offset为偏移量（视风险偏好而定），比例因子factor。总评分。或去掉负号。
数据科学家corten·2019-05-21 14:57

评分卡模型的种类及流程——数据准备、WOE分箱以及模型评估

评分卡介绍评分卡的种类——ABC卡FICO信用分1、FICO信用分简介2、FICO信用分的评判因素数据准备1、需要排除异常行为2、解释指标的选择3、目标变量的确立变量分箱——WOE转换评分的计算与分值分配模型的评价
爆炒小青蛙·2019-04-18 15:45

逻辑回归1_殊途同归的推导——极大似然概率和最小损失函数，以及正则化简介

极大似然概率和最小损失函数，以及正则化简介2018.12.042不要只是掉包侠——手把手实现logistics算法3善用现有轮子——sklearn中的logistics如何调参4连续特征离散化——改善模型的非线性表达能力5WOE
冬瓜_HY·2019-03-20 14:28

python自动分箱，计算woe,iv

笔者之前用R开发评分卡时，需要进行分箱计算woe及iv值，采用的R包是smbinning,它可以自动进行分箱。
kidxu·2019-03-18 19:10

常见AI面试题及答案

考察数据科学家深度学习水平的30道题特征工程离散、连续特征一般怎么处理（onehot、归一化、why、方法等）；特征变换、构造/衍生新特征（woe、iv、统计量等）；特征筛选（离散、连续、多重共线性等）
haimianjie2012·2019-02-20 22:33

模型监控中的应用--Excel动态图表和VBA

在监控模型变量的有效性和稳定性时需要看woe变化以及iv变化，可以做成下面的动态图表，可以同时选择变量以及监控的指标。
jin_tmac·2019-02-19 14:57

评分卡模型中的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
少半个西瓜·2019-01-22 14:48

（信贷风控二）申请评分卡中的数据预处理和特征衍生（上）

申请评分卡中的数据预处理和特征衍生本章文章主要讲解以下内容构建信用风险类型的特征特征分箱WOE编码构建信用风险类型的特征在我们运用模型之前，我们首先要进行特征工程，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用
路易三十六·2019-01-21 15:08

迹象权数WOE、信息值IV、kS值、GINI系数

WOE和IV使用来衡量变量的预测能力，值越大，表示此变量的预测能力越强。
m0_38093796·2019-01-08 18:48

评分卡模型开发--WOE值计算

30026040转自：https://cloud.tencent.com/developer/article/1016331对入模的定量和定性指标，分别进行连续变量分段（对定量指标进行分段），以便于计算定量指标的WOE
Eason.wxd·2018-11-23 10:57

【详解】银行信用评分卡中的WOE在干什么？WOE的意义？为什么可以使用WOE值代替原来的特征值来做LR的训练输入数据

其实我是带着这个问题发现这篇帖子的为什么可以使用WOE值代替原来的特征值来做LR的训练输入数据以下为原文https://zhuanlan.zhihu.com/p/30026040WOE&IVwoe全称叫
阿喵酱紫糖·2018-10-25 13:02

金融信贷风控实战(二)

2.3分箱2.4WOE编码2.5单变量分析和多变量分析2.3分箱对于连续性变量，直接分箱。
XindiOntheWay·2018-08-25 22:10

金融信贷风控（二）——数据预处理和特征衍生

文章目录申请评分卡中的数据预处理和特征衍生构建信用风险类型的特征数据预处理特征的分箱Best-KSChiMerge卡方分箱法WOE编码WOE编码的意义变量筛选特征信息度单变量分析和多变量分析单变量分析多变量分析申请评分卡中的数据预处理和特征衍生构建信用风险类型的特征数据预处理
XindiOntheWay·2018-08-25 15:04
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