我眼中的变量水平压缩（二）

最新推荐文章于 2020-12-27 15:01:48 发布
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#WOE #证据权重 #BOX-COX #离散化 #数据分组

本文介绍了WOE（Weight of Evidence）在变量压缩中的应用，包括WOE的计算过程、如何处理离散变量以及其优势。通过WOE转换，可以将非正态分布的数据调整为正态分布，简化模型复杂性。

                                                                  WOE是什么

       WOE是一种证据权重，全称为weight of evidence，是变量压缩时我会采用的第二种方法。目前WOE变换也是信用评分模型中标准的处理流程、必不可少的步骤之一。

                                                                 WOE怎么算

       下面即为WOE的计算过程，其中，WOE=LN(P(Y=1)/P(Y=0))。SAS中可自动实现WOE转换，使用

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主成分分析实现数据描述与变量压缩(附 Python code 与源数据)
阅读从未停止，输出从未开始
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前言 在之前的文章中，我们已经详细介绍了主成分分析的原理，并用 Python 实现主成分分析。 原理+代码｜Python基于主成分分析的客户信贷评级实战（附代码与源数据） ​ 在那篇文章中我们指出的主成分分析常见的三个应用场景中，其中有一个是**「数据描述」**，以描述产品情况为例，比如著名的波士顿矩阵，子公司业务发展状况，区域投资潜力等，需要将多变量压缩到少数几个主成分进行描述，压缩到两个主成分是最理想的，这样便可在一张图内表现出来。 但这类分析一般做主成分分析是不充分的，能够做到因子分析更好。但因子分.
Matlab系列之小波分析应用：图像去噪与压缩
Smart_Devil的博客
12-27 5624
Matlab系列之小波分析应用：图像去噪与压缩前言图像噪声去噪步骤应用实例运行结果应用实例运行结果图像压缩应用实例运行结果结果1结果2结语更多精彩，等你发现~ 前言 本篇把小波分析应用在图像处理中的去噪以及压缩进行了简单介绍与实例应用，不过由于知识储备还有限，有些专业知识还是无法详细的表述出来，所以感兴趣的需要自行查资料学习了，公式看多了，看着是真滴懵… 图像噪声 关于图像的噪声，可以这样理解：妨碍眼睛或者视觉传感器对接收到的图像进行理解或分析的因素，例如透过窗户看窗外的风景，但是却有一层“雾水”使得窗外风
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08-07
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macan的博客
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何成俭的博客
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