hive实现计算WOE和IV值

Hive本身是一个数据仓库工具，并非专门用于统计建模或特征工程的软件。然而，在处理结构化的Hive表数据时，你可以通过编写自定义UDF（User-Defined Functions，用户自定义函数）来实现计算Weight of Evidence (WOE) 和 Information Value (IV)。

WOE是一种将分类变量转换为数值变量的技术，常用于离散化类别数据，有助于回归模型。IV则衡量了分类变量对连续因变量的影响程度，通常在二分类问题中使用。

以下是简单的步骤概述：

1. **创建UDF**: 使用Hive的`TMAPLE`或者`Python UDF`（如果你的Hive安装支持），编写一段可以计算WOE和IV的脚本。例如，对于Python UDF，你可以利用pandas库进行计算。

from pyspark.sql.functions import udf
import pandas as pd

def calculate_woe_iv(feature_values, response_column):
    # ...在这里编写计算WOE和IV的具体逻辑
    return woe_value, iv_value

# 创建Udfs
calculate_woe = udf(calculate_woe_iv, [StructType([StructField('feature', StringType(), True),
                                                 StructField('response', StringType(), True)])])

2. **应用UDF**: 将这个UDF应用于你的Hive查询中，比如对每个类别和响应变量应用`calculate_woe`。

SELECT feature, response, calculate_woe(feature, 'response') AS (woe, iv)
FROM your_table
GROUP BY feature, response;