pandas woe
时间: 2023-08-18 14:06:54 浏览: 56
WOE(Weight of Evidence)是一种用于评估变量对目标变量的预测能力的统计方法,常用于信用风险评估和预测建模中。
在 pandas 中,可以使用 WOE 进行分析和计算。通常的步骤包括:
1. 将数据按照自变量(特征)进行分组。
2. 对每个分组计算目标变量的好坏比例(即目标事件发生的比例)。
3. 计算每个分组的 WOE 值,可以通过以下公式得到:WOE = ln(good%) - ln(bad%)
其中,good% 表示目标变量为好的比例,bad% 表示目标变量为坏的比例。
4. 可以根据 WOE 值的大小来评估变量的预测能力。WOE 值越大,表示该分组下目标变量为好的可能性越大;WOE 值越小,表示该分组下目标变量为坏的可能性越大。
使用 pandas,你可以使用 groupby 函数对数据进行分组,并使用 apply 函数计算每个分组的 WOE 值。然后可以根据 WOE 值的大小进行进一步的分析和建模。
下面是一个简单示例,演示如何使用 pandas 计算 WOE 值:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 假设有一个名为 df 的 DataFrame,包含特征变量 X 和目标变量 Y
# 假设目标变量 Y 只有两个取值:0 和 1
# 按照特征变量 X 进行分组,并计算坏样本比例和好样本比例
grouped = df.groupby('X')['Y'].agg([('bad', lambda y: np.sum(y == 1)), ('good', lambda y: np.sum(y == 0))])
# 计算坏样本比例和好样本比例的占比
grouped['bad_pct'] = grouped['bad'] / np.sum(grouped['