图示代码，轻松解决IV值计算问题（python）

最新推荐文章于 2025-03-17 19:19:53 发布

bemyidd

最新推荐文章于 2025-03-17 19:19:53 发布

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分类专栏：算法类文章标签： python iv 算法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38940048/article/details/82316900

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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Information Value，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，但是IV也有其限制的范围。

首先、模型必须是有监督模型（即有y标签变量），其次、y标签必须是二分类(即y只有两类y1,y2)

常见的IV取值范围代表意思如下：

若IV在（-∞，0.02]区间，视为无预测力变量

若IV在（0.02，0.1]区间，视为较弱预测力变量

若IV在（0.1，+∞）区间，视为预测力可以，而实际应用中，也是保留IV值大于0.1的变量进行筛选。

二、IV计算过程

在了解IV计算过程之前，必须明白另一个概念"WOE"

WOE的全称是“Weight of Evidence”，即证据权重。计算公式为：

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“华为杯”研究生数学建模竞赛2020年-【华为杯】B题：汽油辛烷值优化建模（附获奖论文和python代码实现）

getusushu的博客

04-22

1541

摘要：汽油辛烷值含量对汽油的燃烧性能具有重要的影响。在保证硫含量较低的情况下，应尽量降低辛烷值在汽油精炼过程中的损失。本文采用数据挖掘技术，研究了辛烷值优化建模等问题，具有一定的现实意义。首先参考附件一中的预处理结果，按照附件二中的数据处理要求对285和313号样本的原始数据进行遍历，检验其是否存在如数据值缺失、超出操作变量范围和不满足拉依达准则等异常值并剔除。之后判断每位点的数据缺失值比率是否超出设定的阈值，根据判断结果采取删除位点或对空缺值进行拉格朗日插值操作。最后对预处理过的数。

决策树(Decision Trees) 原理与代码实例讲解

AI天才研究院

08-09

1382

决策树是一种常用的机器学习算法，它通过递归地构建一棵树来对数据进行分类或回归预测。决策树的每个内部节点表示一个特征，每个分支代表该特征的一个可能取值，而叶节点则代表最终的分类或预测结果。决策树的核心思想是根据数据的特征，不断地对数据进行划分，直到每个子集都属于同一类别或达到预定的停止条件。在构建决策树的过程中，需要选择最优的特征来进行划分，常用的特征选择方法有信息增益、增益率和基尼指数等。下面是一个简单的决策树示意图，用于判断一个人是否会去打球：fill:#333;color:#333;

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科普：评估特征对结果的贡献：SHAP值和IV值

qiy_icbc的博客

03-17

1224

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

IV（Information Value）值

彬彬侠的博客

01-02

1485

IV（Information Value）是一种衡量单个特征（通常已分箱处理）对目标变量（如违约=1，未违约=0）区分度的指标，在金融风控和评分卡建模中被广泛应用。通过 IV 值可以迅速判断某个特征对好坏样本的区分能力是强还是弱，从而辅助特征筛选与模型构建。

python计算IV值

lww1993的专栏

04-08

970

1. pdf分页使用的是\newpage 或者 \pagebreak; https://stackoverflow.com/questions/25240541/how-to-add-newpage-in-rmarkdown-in-a-smart-way 2. python计算IV值 def compute_IV(df, variable, target): """ to compute the IV of the variable df: data f

Python计算IV值

weixin_34364135的博客

05-23

795

python求中值_python计算IV值

weixin_39710003的博客

12-10

540

1. 代码基于jupyter notebook#导包import numpy as npimport mathimport pandas as pdfrom sklearn.utils.multiclass import type_of_targetfrom scipy import stats#求woe值和iv值def woe(X, y, event):res_woe = [] #列表存放wo...

python 计算变量的IV值

chensq_yinhai的博客

07-09

6811

在机器学习的二分类问题中，IV值（Information Value）主要用来对输入变量进行编码和预测能力评估。特征变量IV值的大小即表示该变量预测能力的强弱，在面对大量变量的情况下，可计算各个变量的IV值，取IV值大于某个固定值的变量参与到模型中去，这样不仅保留了特征携带的信息量。且提高了模型效率，此外有利于给客户解释和汇报。 2. IV值计算（python 代码如下） #######...

Python计算IV值的示例讲解

09-17

今天小编就为大家分享一篇Python计算IV值的示例讲解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

【笔记】用python计算BS模型、隐波的笔记

雪里寻花

11-07

8066

前言：这篇笔记是根据姜禄彬老板在公众号上发布的笔记复刻的，不同的是原作者用的是股票数据，我用的是比特币期权数据。这份笔记里主要是如何用python代码来计算BS模型、如何求隐含波动率、什么是波动率微笑、greeks等，整体还是有点乱，之后有时间再整理下。另外由于公式用markdown写的，可能显示不出来，可以在nbviewer上查看，网址为：https://nbviewer.org/github/xuelixunhua/options_thing/blob/main/options.ipynb#。因为.

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

深入解析 Whirlpool 哈希算法及 Python 实现

qq_42568323的博客

11-20

1466

Whirlpool是一种基于区块加密的密码哈希函数，由 Vincent Rijmen（AES 的设计者之一）和 Paulo Barreto 提出。输出长度固定为512 位。基于增强的Miyaguchi–Preneel 构造。使用64 位字进行高效计算。本文详细讲解了 Whirlpool 算法的原理与 Python 实现，展示了单次加密、批量验证和多算法支持的完整案例，并结合设计模式（工厂模式、策略模式、模板方法模式）提升了代码灵活性和可扩展性。这些实践提供了开发高效哈希算法系统的宝贵经验。

python计算表达式的值_Python计算IV值的示例讲解

weixin_39631370的博客

11-28

631

在对变量分箱后，需要计算变量的重要性，IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一，python计算IV值的代码如下：def CalcIV(Xvar, Yvar):N_0 = np.sum(Yvar==0)N_1 = np.sum(Yvar==1)N_0_group = np.zeros(np.unique(Xvar).shape)N_1_group = np.zeros(np.unique(Xvar...

python计算iv值_iv值 python

weixin_30275391的博客

01-14

736

"AES 确实是复杂而有效的加密算法. 这里我帮你分析一下加密结果不同的原因.其实代码都是没问题的, 关键问题是在填充(padding)算法和分段大小(segment size).首先, 密文反馈模式(CFB)模式是基于流的加密方案, 为了制作可以处理任意位情况错误的流密码, CFB 通常要设定一个分段大小, 用来表示通过 AES 加密明文的时候每次会处理多少个字节的明文. 这个过程的细节可以参考...

Python构建xgboost模型-特征分箱、WOE转换、IV值计算

up_learning的博客

01-21

2038

IV值主要表示特征的预测能力，判断特征重要性的，因为做完特征工程后，会衍生出很多特征，有的变量是没用的，或者说对模型贡献非常非常小，所以我们需要筛选最重要的特征。1、可以提高模型的性能：根据公式以每一箱中的相对全体的log odds的超出作为编码依据，能够提高模型的预测精度，同时公式也符合LR的思想。如入模特征异常大时，分箱后只是作为一个类别入模，如果将值直接入模，则会对模型造成较大的干扰。2、分层抽样中的WOE不变性：如果建模需要对好坏样本进行分层抽样，则抽样后计算的WOE与没分层计算的WOE是一致的。

【python机器学习】——IV值&WOE值的计算

小猪课堂的博客

08-08

6618

提供一些代码，但是要了解一下最近本的概念问题。推荐一篇文章，好好看评分卡模型中的IV和WOE详解看完后，一定要注意 IV衡量的是某一个变量的信息量，从公式来看的话，相当于是自变量WOE值的一个加权求和，其值的大小决定了自变量对于目标变量的影响程度，对于分组 i ，其对应的IV值参考下图，其中n是分组个数，注意，在变量的任何分组中，不应该出现响应数为0或非响应数位0的情况，当变量的一个分组的响...

python计算iv值_python中的WOE和IV表

weixin_39610722的博客

12-22

577

我有一个计算WOE和IV的函数，如下所示：def calc_iv(df, feature, target, pr=0):lst = []for i in range(df[feature].nunique()):val = list(df[feature].unique())[i]lst.append([feature, val, df[df[feature] == val].count()[fe...

解释RNN

最新发布

04-29

<think>好的，我现在需要回答用户关于RNN的问题，用户想了解RNN是什么、如何工作以及原理介绍。用户还提供了三个引用资料，我需要参考这些内容，并结合之前的对话历史来构建回答。首先，我需要回顾用户提供的引用内容：引用[1]提到RNN的结构包括输入层、隐藏层和输出层，能够考虑词的顺序，并接收上一个时间点的隐藏状态。这解释了RNN的基本结构和时间序列处理能力。引用[2]指出DNN无法处理时间序列，而RNN解决了这个问题，适用于自然语言处理等需要时间顺序的场景。这强调了RNN的适用场景和与DNN的区别。引用[3]讨论了RNN的梯度消失问题，并提到LSTM和GRU作为改进方法。这部分需要简要提及问题及解决方案，但用户主要问题可能不在此，所以放在后面或问题中。用户上一次的对话是关于Dropout的解释，现在转向RNN，所以需要保持结构的一致性，比如分点解释、使用示例代码、相关问题和引用。接下来，确定回答结构： 1. RNN的定义和作用：说明RNN是什么，与传统神经网络的区别，适用场景。 2. 工作原理：按时间展开结构，隐藏状态的传递，数学表达式。 3. 核心机制：隐藏状态的作用，参数共享。 4. 应用场景：举例自然语言处理等。 5. 代码示例：简单的RNN实现，比如Keras中的示例。 6. 局限性及改进：梯度消失/爆炸，LSTM/GRU的提及。 7. 相关问题：可能的问题如梯度问题、与LSTM的区别、应用中的挑战。需要确保使用正确的中文术语，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，并正确添加引用标记。例如，引用[1]提到RNN的结构，可以在解释结构时引用[^1]。引用[2]关于DNN的不足，在对比时引用[^2]。引用[3]关于梯度问题，在局限性部分引用[^3]。检查是否有遗漏点，例如RNN的具体计算步骤，是否需要详细数学公式。用户可能需要清晰的原理介绍，所以隐藏状态的计算公式是必要的，用LaTeX格式。同时，避免过于深入梯度消失的细节，但需简要说明问题及解决方案。最后，生成相关问题，需围绕RNN的扩展，如变体、应用、挑战等。</think>### RNN（循环神经网络）详解 #### 1. RNN 是什么？ **RNN（Recurrent Neural Network）** 是一种专门处理**序列数据**的神经网络，能够捕捉时间或顺序上的动态特征。与传统的**前馈神经网络（DNN）**不同，RNN 通过隐藏状态（Hidden State）将前一个时间步的信息传递到当前时间步，从而实现对序列依赖关系的建模[^2]。 **典型应用场景**：自然语言处理（如文本生成、机器翻译）、语音识别、时间序列预测（如股票价格、气象数据）等。 --- #### 2. RNN 如何工作？ ##### 网络结构（按时间展开） RNN 的核心结构是**循环单元**，每个时间步 $t$ 接收两个输入： 1. 当前时间步的输入 $x_t$（例如句子中的第 $t$ 个词） 2. 上一个时间步的隐藏状态 $h_{t-1}$ 输出包括： - 当前隐藏状态 $h_t$（传递给下一时间步） - 预测结果 $y_t$（可选，如语言模型中的下一个词预测） ![RNN展开结构](https://miro.medium.com/max/1400/1*K7n2uYoFwD6K5IVv9itdaw.gif) *（图示：RNN按时间展开后的链式结构）* ##### 数学公式 $$ h_t = \sigma(W_h \cdot h_{t-1} + W_x \cdot x_t + b_h) $$ $$ y_t = \text{softmax}(W_y \cdot h_t + b_y) $$ 其中： - $\sigma$ 是激活函数（如 $\tanh$ 或 ReLU） - $W_h, W_x, W_y$ 是权重矩阵 - $b_h, b_y$ 是偏置项 --- #### 3. 核心机制：隐藏状态与参数共享 - **隐藏状态**：RNN 的“记忆”，存储了历史序列的信息。例如，在句子 `I love deep learning` 中，处理到 `learning` 时，隐藏状态已包含前三个词的语义。 - **参数共享**：所有时间步共享同一组权重（$W_h, W_x, W_y$），极大减少了参数量，使模型能泛化到不同长度的序列。 --- #### 4. RNN 的应用场景 - **文本生成**：根据上文生成连贯的下文。 - **机器翻译**：将源语言序列映射为目标语言序列。 - **情感分析**：结合上下文判断句子情感倾向。 - **时间序列预测**：如预测股票价格走势。 --- #### 5. 代码示例（Keras实现） ```python from keras.models import Sequential from keras.layers import SimpleRNN, Dense model = Sequential() model.add(SimpleRNN(units=64, input_shape=(10, 32))) # 输入：10个时间步，每个步长32维特征 model.add(Dense(10, activation='softmax')) # 输出：10分类任务 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam') ``` *说明：输入形状 `(时间步数, 特征维度)`，`SimpleRNN` 层输出最后一个时间步的隐藏状态。* --- #### 6. 局限性及改进 - **梯度消失/爆炸问题**：长序列中梯度可能指数级衰减或增长，导致模型难以学习长期依赖[^3]。 **解决方案**： - 使用门控机制（如 **LSTM**、**GRU**）控制信息流动。 - 梯度裁剪（Gradient Clipping）。 - **计算效率**：无法并行处理序列（后续模型如 Transformer 解决了此问题）。 --- ### 相关问题 1. **LSTM 和 GRU 如何解决 RNN 的长期依赖问题？** 2. **RNN 在自然语言处理中的具体应用案例有哪些？** 3. **如何避免 RNN 训练时的梯度爆炸问题？** 4. **RNN 与 Transformer 的核心区别是什么？**