$$ WOE_i = \ln \frac{P_{good,i}}{P_{bad,i}} $$没看懂
时间: 2023-11-01 07:55:04 浏览: 39
这里解释一下WOE的公式含义:
- WOE(Weight of Evidence)是一种用于衡量变量预测能力的指标,它基于好坏比率(good/bad ratio)来计算。
- 在对变量取值进行分组后,对于第i组,我们可以计算出该组中的好样本比例$P_{good,i}$和坏样本比例$P_{bad,i}$。
- WOE公式中的$\ln$表示自然对数,$\frac{P_{good,i}}{P_{bad,i}}$表示该组好坏比率的比值。
- WOE值的计算其实就是对该比值取对数,即$\ln \frac{P_{good,i}}{P_{bad,i}}$。这样做的目的是将好坏比率的比值转化为一个以0为中心对称的数值,方便后续处理。
- 当$P_{good,i} > P_{bad,i}$时,WOE值为正数,表示该组中好样本的比例高于坏样本的比例,即该组的预测能力较强;当$P_{good,i} < P_{bad,i}$时,WOE值为负数,表示该组中好样本的比例低于坏样本的比例,即该组的预测能力较弱。
- 当$P_{good,i} = P_{bad,i}$时,WOE值为0,表示该组无法对于模型预测做出贡献。
综上所述,WOE值用于衡量某个变量取值的预测能力,具体计算方法是对好坏比率的比值取对数。
相关问题
woe_train数据集进行train test split
对于Woe_train数据集进行train test split,可以采用Python中的sklearn库中的train_test_split函数来实现。这个函数可以将数据集随机划分为训练集和测试集。
下面是一个示例代码,将Woe_train数据集按照8:2的比例划分为训练集和测试集:
``` python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 读取Woe_train数据集
df = pd.read_csv('woe_train.csv')
# 将数据集按照8:2的比例随机划分为训练集和测试集
train_df, test_df = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=42)
# 输出训练集和测试集的样本数量
print('Train samples:', len(train_df))
print('Test samples:', len(test_df))
```
在上面的代码中,train_test_split函数的第一个参数是待划分的数据集,test_size参数指定测试集的比例,random_state参数用于控制随机种子,保证每次划分的结果都相同。最终输出训练集和测试集的样本数量。
proc_woe_continuous
proc_woe_continuous是一种用于连续型变量分箱和计算WOE(Weight of Evidence)值的工具。WOE是一种用于评估变量预测能力的指标,它通过计算不同分箱内好坏样本的比值来衡量变量与目标变量之间的关联程度,通常用于开发评分卡模型和进行风险评估。
在proc_woe_continuous中,首先需要对连续型变量进行分箱,可以基于等频分箱或者基于等距分箱的原则进行。然后,针对每个分箱计算WOE值,并试图找到最佳的WOE变化点,即最能区分好坏样本的分箱边界。
通过proc_woe_continuous的计算,可以得到每个分箱的WOE值,以及相应的IV(Information Value)值。IV值是通过变量的分布情况和WOE值来计算的,用于衡量变量整体的预测能力。通常情况下,IV值越大表示变量对目标变量的预测能力越强。
最终,通过proc_woe_continuous得到的分箱和WOE值可以用于构建评分卡模型,也可以作为建模过程中特征选择的依据。通过对连续型变量进行分箱和计算WOE值,可以更好地挖掘变量与目标变量之间的关联性,提高模型的预测准确性和稳定性。
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