2017.03.17回顾 IV系数理解

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本文回顾了IV(Information Value)和WOE(Weight of Evidence)的概念及其计算方法，并通过理解系数背后的含义来加深记忆。此外，文中还提及了两次面试的经历。

1、上周五上午吃了药，实在是困，上午半睡半醒间还去面试了一个人

2、下午巩固了一下iv和woe，我居然记不住怎么通过woe计算iv，记不住前面乘以一个什么系数了，我重新审视了一遍这个系数的意义，我觉得有三个作用，第一、这个系数带了该类样本占总样本的比例信息，第二、这个值(Gi/GT) - (Bi/BT)的正负和后面的ln((Gi/GT)/(Bi/BT))相同，消除正负号，便于后面累加，第三、这个值本身也包含了不纯度，理解了意义，记忆自然就不是难事

3、下午又电话面试了一个人，自己也巩固了一些算法


可汗学院教学课程总目录
No_notion的博客
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文章目录数学微分学积分学 数学 微分学 标题 网易链接 youtube链接 [第1集] 牛顿，莱布尼茨和尤塞恩·博尔特 http://open.163.com/movie/2011/4/G/F/M8R669LTT_M8RBAS6GF.html [第2集] 极限介绍1 http://open.163.com/movie/2011/4/K/U/M8R669LTT_M8RBAVJK...
评分卡模型构建(含泪总结精华!!)
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五 评分卡模型构建 学习目标 掌握KS值的计算方法 知道评分映射方法 知道XGBoost和LightGBM基本原理 掌握使用lightGBM进行特征筛选的方法 应用toad构建评分卡模型 1 模型构建流程 1.1 实验设计 新的模型能上线一定要比原有方案有提升，需要通过实验证明 冷启动 业务初期 成长期 波动期 策略调整 新增数据源 人工审核 人工审核 新旧模型对比 新旧模型
2017.08.14回顾 IV的系数
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1、校验了建模数据存在的问题 2、阅览了FICO的产品介绍，里面可以窥见一些方法 3、SQL拉出新数据集，数据洞察 4、思考系统的变量随时间随不同因变量定义的稳定性校验方法，思考了PSI，以及拒绝推断等等相关问题 5、在IV的计算过程中前面乘以一个系数(Gi/GT-Bi/BT)，固定该组好坏比，后面的WOE就不变，所以在好坏比固定的情况下，该组样本数越多，系数就越大，因为(Gi/GT-Bi
WOE和IV
songhao的专栏
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转载自http://blog.csdn.net/kevin7658/article/details/507803911.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...
逻辑回归中常用的概念： WOE、IV详解
厚积薄发的博客
06-05 6896
xn中，那么，对于其中一个变量xi来说，其蕴含的信息越多，那么它对于判断A属于0还是1的贡献就越大，xi的信息价值就越大，xi的IV就越大，它就越应该进入到入模变量列表中。挑选入模变量过程比较复杂，需要考虑的因素很多，比如：变量的预测能力，变量之间的相关性，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。WOE越大，这种差异越大，这个分组里的样本坏样本可能性就越大，WOE越小，差异越小，这个分组里的坏样本可能性就越小。
特征筛选之—IV值
lu_yunjie的专栏
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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&
数据挖掘模型中的IV和WOE详解
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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
51c自动驾驶~合集11
whaosoft~aiotの开发板商城
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2015年，图森未来(TuSimple)成立，专注卡车无人驾驶研发，一直是中自动驾驶明星企业、处于第一梯队。2021年4月15日，上市纳斯达克上市，成为全球第一个自动驾驶上市企业，因为完善的技术体系和成熟的解决方案，在美国运营的无人卡车运营业务遭到美国政府制裁，也是第一家被美国制裁的自动驾驶企业，2024年1月17日，被迫从纳斯达克退市。
51c自动驾驶~合集32
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与现有先进的基于3DGS的方法相比，本文的方法实现了25%的速度提升、30%的内存消耗减少，并在质量上取得了更好的表现，为3D网格重建树立了新的基准。之前的研究表明，在多任务学习框架中结合语义分割（SS）和场景语义补全（SSC）可以提升两项任务的性能，其中 SS 提供详细的语义特征，补充 SSC 捕获的几何理解，使得两个模块都能从共享的特征提取中受益。所以，越来越多的研究人员愿意转向高保真的模拟器，如：CARLA等，来生成一些数据，虽然这些合成的数据与真实世界的数据还是存在一些domain gap。
【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览 第215期】Tue, 8 Jun 2021
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AI视野·今日CS.CV 计算机视觉论文速览 Tue, 8 Jun 2021 (showing first 100 of 133 entries) Totally 100 papers ????上期速览✈更多精彩请移步主页 Daily Computer Vision Papers SIMONe: View-Invariant, Temporally-Abstracted Object Representations via Unsupervised Video Decomposition Aut
机器学习模型特征筛选IV值计算
02-23
本pdf简要精辟的介绍了IV值理论，做特征筛选时能够高效的计算IV值
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0 引言 在金融场景中，IV值是一个经常用来衡量特征强弱的指标。IV值如果比较大，说明该特征的区分度比较强，如果IV值比较小则说明特征的区分度比较弱。正因为有该性质，所以IV值经常用来进行特征选择。 1.WOE 在介绍IV值之前，需要先介绍一下WOE WOE, Weight Of Evidence，直译过来就是证据权重。WOE是对原始变量的一种编码方式。计算的具体步骤主要包括两步 1.对变量分组，一般的方式为分箱或者离散化处理。比如常见的分箱方法有等频分箱，等高分箱等。 2.分箱以后，对于第i组，计算该组的
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WOE和IV使用来衡量变量的预测能力，值越大，表示此变量的预测能力越强。 WOE=ln(累计正样本占比/累计坏样本占比) IV=（累计正样本占比-累计坏样本占比）*WOE 信息值(IV) 预测能力 &lt;0.03 无预测能力 0.03~0.09 低 0.1~0.29 中 0.3~0.49 高 0.5~ 极高 KS和GINI系数用来...
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SHAP（Shapley Additive exPlanations）和IV值（Information Value，信息价值）都是机器学习中用于评估特征对结果贡献的指标，但它们在原理、特点和应用场景等方面存在一些区别
图示代码，轻松解决IV值计算问题（python）
weixin_38940048的博客
09-03 1万+
今天来讲一下IV值的计算问题 因本人从事风控建模行业，故不可避免需要明白IV值的整个今生前世，故此次来讲解IV值。 一、IV的定义及必备常见知识 IV是什么？全称是InformationValue，中文意思是信息价值，或者信息量。 那它有什么内在含义呢？网上公认的答案：变量的预测能力。且通常来讲，变量的IV值越高，则该变量的预测能力越强 这就对选取哪些x进行建模，起到了关键的作用了，但...
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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...
logistic转换成标准评分卡
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昨天痛定思痛，思考了一下，有时候干一个事情呢其实是不需要深入到数学细节的，有时候记住结论就可以了，另外的事情是数学家的事情，所以我开始转换思路，开始直接看评分卡模型的相关资料，直接从终点出发，有不懂的再回溯，我觉得这个学习方法还比较适合自己，我称为就是干(just do it)的方法，边打仗边学习，没必要找本书开始看基础理论（需要艰深的数学知识，进展太过缓慢）。 昨天学习评分卡的设计流程概要，其中
【评分卡】评分卡入门与创建原则——分箱、WOE、IV、分值分配
scxyz的博客
11-22 10万+
本文主要讲“变量选择”“模型开发”“评分卡创建和刻度” 变量分析 首先，需要确定变量之间是否存在共线性，若存在高度相关性，只需保存最稳定、预测能力最高的那个。需要通过 VIF(variance inflation factor）也就是 方差膨胀因子进行检验。 变量分为连续变量和分类变量。在评分卡建模中，变量分箱（binning）是对连续变量离散化（discretization）的一种称呼
解决vidc.iv31-vidc.iv50解码器缺失问题的完整方法
标题中提到的“无法找到vidc.iv41_vidc.iv50”和描述中提到的“vidc.iv31-vidc.iv32-vidc.iv41-vidc.iv50解码器的解决方法”，这些都是与Android操作系统相关的解码器组件。在Android系统中，vidc是Video Decoder的...
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