2017.08.14回顾 IV的系数

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本文针对信贷模型优化过程中的关键步骤进行了探讨，包括校验建模数据的问题、利用FICO产品获得灵感、通过SQL获取并分析新数据集、考虑变量随时间变化的稳定性以及在IV计算中引入特定系数的方法。

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/BT)可以把系数提出去，所以样本少的分组IV分量就不会大，即使WOE较大



SpringCloud gateway auth2 InvalidAlgorithmParameterException: IV must be 16 bytes long.
隔壁老瓦的专栏
12-21 2277
outh2 InvalidAlgorithmParameterException: IV must be 16 bytes long. 检查gateway的配置参数 gateway: encode-key: '1234567890123456' 需要16位才行
建模常用的概念介绍1： WOE、IV
乐想屋
12-12 1万+
为了挑选并构造出对目标变量有较高预测力的自变量，需要对变量进行WOE编码，通过IV值的看变量的贡献。1、WOE(weight of Evidence 证据权重)    1）解释及公式    WOE是对原始自变量的一种编码形式。    要对一个变量进行WOE编码，需要首先把这个变量进行分组处理/离散化处理（等宽切割，等高切割，或者利用决策树来切割）。分组后，对于第i组，WOE的计算公式如下：
关于特征筛选中的IV值
数据分析师
05-28 235
1 IV的用途 IV的全称是InformationValue，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？ 挑选入模变量过程是...
四十六.风控评分卡模型关键点理解
weixin_36128607的博客
04-09 1280
风控评分卡模型一.评分卡模型选择 一.评分卡模型选择 评分卡模型一般会选择线性模型，逻辑回归是一种广义线性模型，评分卡中使用的就是逻辑回归，为什么要用逻辑回归模型？ 银行决定是否给个人或企业贷款的关键因素是对未来违约概率的预测，而逻辑回归能将特征信息投射到一个概率区间， ...
IV及WOE值详解-附R源码实现
默默耕耘，阶段爆发，取长补短，修炼身心
01-16 3933
1.IV值用途 IV全称Information Value即信息价值或信息量。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，而会用一些方法从200个自变量中挑选一些放进模型，形成入模变量列表。挑选入模变量过程需要考虑的因素有很多，比如变量预测能力、变量间相关性、变量简单性(容易生成使...
2017.03.17回顾 IV系数理解
strwolf的专栏
03-20 643
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
机器学习特征工程-特征选择之IV
机器学习，深度学习
08-10 4020
机器学习特征工程-特征选择之IV
shardingsphere sm4 java.security.InvalidKeyException: no IV set when one expected
A_com_Z的博客
03-17 1313
我这里的情况就是: 当使用id查询加密后的结果时出现问题,当查询中将加密数据进行一并入参时 查询为空,不知为何…
Springer.Neural.Information.Processing.Part.IV.3319700928.pdf
10-09
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cyclone-13.0.1.232.qdz(quartus 13.0sp1 I~IV device support)
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quartus 13.0sp1工具包（cyclone I~IV device support），quartus 软件安装过程中的'no device installed'问题可通过添加相应器件包解决
Quartus ii 13.1 III/IV器件库.zip
01-30
标题中的"Quartus ii 13.1 III/IV器件库.zip"指的是Quartus II 13.1版本针对III和IV系列Cyclone FPGA的器件库。Cyclone系列是Altera推出的一系列低成本、低功耗的FPGA产品，III和IV代产品分别代表了该系列的不同发展...
学习笔记（九）用IV值和随机森林挑选特征
zhangyunpeng0922的博客
11-28 4968
学习笔记（九）用IV值和随机森林挑选特征特征筛选 (判定贷款用户是否逾期)1. IV值进行特征选择1.1 IV的计算1.1.1 WOE的计算1.2 IV的计算公式代码实现2. 随机森林进行特征选择1. 随机森林简单理解代码的实现总结 数据是金融数据，我们要做的是预测贷款用户是否会逾期，表格中，status是标签：0表示未逾期，1表示逾期。 Misson1 - 构建逻辑回归模型进行预测 Misso...
IV与PSI的理解--深入浅出
菜鸟笔迹
09-04 2933
在第二part ，WOE计算中，我故意没有像其他博主一样写的很细节 ，以便让我们注意到，PSI 和IV的计算公式是一样的。工业上，一般IV超过0.05可以通过初筛，根据变量iv实际情况可以灵活设置阈值，像风险模型变量效果不是很如意，iv也可设置为0.001的阈值。KL散度通常被称作KL距离，根据公式可以看出，KL散度满足距离的非负性和同一性，不满足对称性和直递性，因此不是严格意义上的“距离"。IV衡量的是某一个变量的信息量，是基于WOE来计算的，也可以说是基于KL散度的计算。2）基于KL散度的理解。
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。
数据挖掘模型中的IV和WOE详解
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PSI PSI（模型分布稳定性）:稳定度指标(population stability index ,PSI)可衡量测试样本及模型开发样本评分的的分布差异，为最常见的模型稳定度评估指针。其实PSI表示的就是按分数分档后，针对不同样本，或者不同时间的样本，population分布是否有变化，就是看各个分数区间内人数占总人数的占比是否有显著变化。 其中，bins是分箱数量，Actual是实际占比，Expected是预期占比。 一般来说，PSI小于0.1模型稳定性较高，0.1至0.2之间稳定性.
迹象权数WOE、信息值IV、kS值、GINI系数
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01-08 7193
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 <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...
【PSI/SI学习系列】2.PSI/SI深入学习1——预备知识
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PSI/SI 深入学习 BASIC KNOWLEDGE LEARNING OF PSI/SI 预备知识1：PSI/SI关键字 PRE-LEARNING1   关键字 解释 翻译 备注 PSI Program Specific Information 节目引导信息
logistic转换成标准评分卡
strwolf的专栏
06-03 2万+
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
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