风控模型—WOE与IV指标的深入理解应用

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风控建模中的IV和WOE
阿黎逸阳的博客
03-01 3955
让你快速弄懂风控WOE和IV的原来，给出Python计算IV和WOE的代码
【数据建模 IV】特征信息度
赖德发的博客
11-01 2674
IV(Information Value), 衡量特征包含预测变量浓度的一种指标特征信息度解构： 其中Gi,Bi表示箱i中好坏样本占全体好坏样本的比例。 　WOE表示两类样本分布的差异性。 　(Gi-Bi)：衡量差异的重要性。　特征信息度的作用 　选择变量：非负指标 高IV表示该特征和目标变量的关联度高 目标变量只能是二分类 过高的IV,可能有潜在的风险 特征分箱越细,IV越高
IV值
lingan_Hong的博客
08-30 2万+
评分模型开发主要分为变量处理、模型建立、评分转换、模型评估4个步骤。 其中在变量处理的时候涉及IV值和WOE值的计算。 基于抽样后得到训练样本集数据，由于变量数量通常较多，不推荐直接采用逐步回归的方法进行筛选。 由于各个变量的量纲和取值区间存在很大的差别，通常会对变量的取值进行分箱并计算 证据权重 WOE值(weight of evidence) ，从而降低变量属性的个数，并且平滑的变量的...
【风控】特征评估指标WOE和IV值
zkw54334的博客
05-19 1910
WOE 是“Weight of Evidence”的缩写，直译为“证据权重”，用来衡量某个特征分箱中“坏人”与“好人”之间的分布差异性。
风控算法最常见的知识WOE讲解！
Datawhale
04-05 3390
↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：桔了个仔，南洋理工大学，Datawhale成员想起刚入门风控...
逻辑回归-关于WOE和IV的一些理解
liu20020918zz的博客
11-28 1182
本文主要解决为什么WOE能用于逻辑回归建模写到最后才发现出问题了这里认为少数类为good，就是正类。
【推荐系统】WOE、IV、OR值、信息增益、卡方检验
littlemichelle
11-01 1144
例如我们常定义的 USERS 数据表中的 USER_ID 字段，这个字段中的数据通常被定义为 1 到 n。每一次一个新的用户被作为记录插入到 USERS 表中，一个新的记录将会被创建， 字段 USER_ID 将会使用一个新的数据来标识这个被插入的数据。因为 USER_ID 中插入的数据是独一无二的，因此这个字段的数据技术就可以被考虑认为是 高基数（High-Cardinality） 数据。高基数（High-Cardinality）的定义为在一个数据列中的数据基本上不重复，或者说重复率非常低。
精选资源
ppd_score:拍拍贷的一个贷款预测比赛，里面用到了信用评分卡相关知识，比如WOE，IV值，卡方分箱，KS值等
05-15
此外，模型优化、特征工程和模型解释也是重要的步骤，这些都需要深入理解和运用Python相关的数据分析工具和技巧。 通过这个比赛，不仅可以提升对信用评分卡的理解和实践能力，还可以锻炼数据处理、模型构建和评估的...
金融风控大数据建模：反欺诈模型与信用评分卡开发
最新发布
AI开发架构师
09-13 704
金融风控大数据建模是数据科学与金融业务的完美结合点，也是金融科技领域的核心竞争力之一。在这个数据驱动决策的时代，优秀的风控模型不仅能够防范风险，更能创造价值——通过更精准的风险定价，让更多人获得公平的金融服务；通过更智能的欺诈检测，让金融交易更安全高效。你的风控建模之旅才刚刚开始。记住，最好的模型不是最复杂的，而是最能解决业务问题的。保持对数据的敏感，对业务的理解，对技术的好奇，你将在金融风控领域不断成长，成为连接数据与决策的桥梁，守护金融系统的安全与稳定。现在，是时候将这些知识应用到实践中了。
风控建模常用指标——WOE/IV/COR/VIF/PSI总结以及实现代码
LUyan10086的博客
05-30 2331
在金融领域，风险控制（风控）是维护金融稳定和安全的重要环节。随着大数据时代的到来，金融机构越来越依赖于数据驱动的风控模型来评估和量化风险。在构建这些模型时，一系列关键指标成为了衡量和解释模型性能的基石。其中，WOE（Weight of Evidence）、IV（Information Value）、COR（相关系数）、VIF（方差膨胀因子）和PSI（人口稳定性指数）等指标因其在模型建立和评估中的独特作用而备受重视。
信贷风控模型--WOE&IV
Ministar的博客
05-07 805
一文读懂关于信贷风控模型WOE与IV值得计算原理
金融风控建模常用指标介绍（WOE, IV, KS, PSI）
weixin_41891249的博客
09-17 2976
介绍金融风控建模常用指标，包括WOE, IV, KS, PSI。
模型可解释性总结浅介v1——特征重要性
weixin_37025735的博客
07-03 1176
一般来说，取值在0.8-1之间的皮尔逊系数表示两个变量之间呈强正相关关系，取值在0.6-0.8之间表示两个变量之间呈中等正相关关系，取值在0.4-0.6之间表示两个变量之间呈弱正相关关系，取值在***-0.4-0.4之间表示两个变量之间没有线性相关关系***，取值在-0.6–0.4之间表示两个变量之间呈弱负相关关系，取值在-0.8–0.6之间表示两个量变之间呈中等负相关关系，取值在-1–0.8之间表示两个变量之间呈强负相关关系。的值，所以在shapely值的计算中，其实采用了遍历的方法进行计算。
申请评分卡模型数据预处理(二)
better_zhao的博客
08-06 1003
变量筛选 用户的属性有千千万万个维度，而评分卡模型所选用的字段在30个以下，那么怎样挑选这些字段呢？ 挑选入模变量需要考虑很多因素，比如：变量的预测能力，变量之间的线性相关性，变量的简单性（容易生成和使用），变量的强壮性（不容易被绕过），变量在业务上的可解释性（被挑战时可以解释的通）等等。 其中最主要和最直接的衡量标准是变量的预测能力和变量的线性相关性。 本文主要探讨基于变量预测能力的单变量筛选，变量两两相关性分析，变量的多重共线性分析。 1.单变量筛选 单变量的筛选基于变量预测能力，常用方法： 基于IV值
特征筛选之—IV值
lu_yunjie的专栏
11-06 3万+
一.定义 IV（Infromation Value），信息价值，用来表示特征对目标预测的贡献程度，即特征的预测能力，一般来说，IV值越高，该特征的预测能力越强，信息贡献程度越高。 二.限定条件 IV值的计算有一定的限定条件： （1）面向的任务必须是有监督的任务； （2）预测目标必须是二分类的。 三.IV取值区间及常用评价基准 IV值的取值区间为：[0,正无穷）。 IV值取值含义： （1）IV<0.02：无用特征 （2）0.02<IV<0.1：弱价值特征 （3）0.1&
IV值区间与预测能力关系
可乐联盟
01-21 1万+
IV值区间与预测能力关系 IV值的全称是information value，中文的就是信息量或信息值，其主要作用就是当我们在用决策树或逻辑回归构建分类模型时对变量进行筛选。IV值就是衡量自变量的预测能力的大小，与其相似的还有信息增益、基尼系数等。 计算方式： IV值区间与预测能力关系： 但是IV不是越高越好的，当IV&gt;1.2时候，可能分箱不好或者存在因果倒置关系...
数据挖掘模型中的IV和WOE详解
热门推荐
一些杂七杂八的想法
03-02 25万+
1.IV的用途 IV的全称是Information Value，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
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