评分卡模型剖析之一（woe、IV、ROC、信息熵）

最新推荐文章于 2022-08-03 14:20:29 发布

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最新推荐文章于 2022-08-03 14:20:29 发布 · 306 阅读

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本文深入介绍了信用评分卡模型中的WOE编码、IV信息价值和ROC曲线。WOE反映了自变量对违约比例的影响，IV衡量自变量对目标变量的预测力。通过对自变量进行WOE编码，可以提升模型效果并增强可理解性，同时通过ROC曲线评估模型性能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

信用评分卡模型在国外是一种成熟的预测方法，尤其在信用风险评估以及金融风险控制领域更是得到了比较广泛的使用，其原理是将模型变量WOE编码方式离散化之后运用logistic回归模型进行的一种二分类变量的广义线性模型。

本文重点介绍模型变量WOE以及IV原理，为表述方便，本文将模型目标标量为1记为违约用户，对于目标变量为0记为正常用户；则WOE(weight of Evidence)其实就是自变量取某个值的时候对违约比例的一种影响，怎么理解这句话呢？我下面通过一个图标来进行说明。

Woe公式如下：

Age	#bad	#good	Woe
0-10	50	200

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woe分析_评分卡模型剖析之一（woe、IV、ROC、信息熵）

weixin_34869021的博客

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评分卡模型剖析之一(woe、IV、ROC、信息熵)信用评分卡模型在国外是一种成熟的预测方法，尤其在信用风险评估以及金融风险控制领域更是得到了比较广泛的使用，其原理是将模型变量WOE编码方式离散化之后运用logistic回归模型进行的一种二分类变量的广义线性模型。本文重点介绍模型变量WOE以及IV原理，为表述方便，本文将模型目标标量为1记为违约用户，对于目标变量为0记为正常用户；则WOE(weigh...

评分卡模型

qq23425352的博客

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518

文章链接：玩转逻辑回归之金融评分卡模型【技术方法】 LR制作评分卡【kaggle】构建风控评分卡模型介绍（WOE/KS/ROC)【技术方法】三种评分卡模型到底是什么？【技术方法】 评分卡模型的评估方法论【技术方法、代码】 评分卡模型构建介绍【构建流程】信用评分卡模型浅析【总结的不错】信用评分卡（A卡/B卡/C卡）的模型简介及开发流程｜干货这一次，真正搞懂信用评分模型（上篇）这一次，真正搞懂信用评分模型（之二）信用评分卡模型分析(基于Python)--理论...

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银行业评分卡制作——IV、WOE

dnjylhv2296的博客

12-11

789

参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/kevin7658/article/details/50780391 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。　　我们在构建分类模型时，经常需要对自变量进行筛选。挑选入模变量过程是个比较复杂的过程，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（...

java评分模型_评分卡模型剖析之一（woe、IV、ROC、信息熵）

weixin_42514736的博客

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信用评分卡模型在国外是一种成熟的预测方法，尤其在信用风险评估以及金融风险控制领域更是得到了比较广泛的使用，其原理是将模型变量WOE编码方式离散化之后运用logistic回归模型进行的一种二分类变量的广义线性模型。本文重点介绍模型变量WOE以及IV原理，为表述方便，本文将模型目标标量为1记为违约用户，对于目标变量为0记为正常用户；则WOE(weight of Evidence)其实就是自变量取某个值...

woe:性能分析功能，在ggplot2中绘制ROC曲线，AUROC，IV，针对二进制分类模型的WOE计算（逻辑，判别分析，svm等）

05-21

其次，**IV（Information Value）**是衡量特征重要性的指标，它基于信息熵理论。IV值越大，表明该特征对目标变量的分类贡献越大。IV可用于特征选择，帮助我们挑选出对模型预测最有价值的特征。接着，**WOE（Weight...

woe分析_WOE和IV

weixin_36331058的博客

01-04

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WOE和IV是在评分卡模型开发中的名词进过分箱操作之后，变量分布在了区间上，所以我们还需要对区间做一个数值编码这个数值编码就叫做WOE（Weight of Evidence）,先来看一下WOE的计算公式WOE的优缺点：优点：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2、分层抽样中的WOE不变性：如果建模...

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：

WOE/IV详解

qq_34683051的博客

05-04

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点击打开链接https://blog.youkuaiyun.com/kevin7658/article/details/50780391对于计算WOE而言，首先进行分段：最优分段、等距分段。https://blog.youkuaiyun.com/lll1528238733/article/details/76600598里提到”连续变量最优分段算法是基于条件推理树（conditional inference trees,...

WOE编码与IV值

咔咔响

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1.woe又叫证据权重，用来衡量对先验认识修正的增量2.woe的实质是表示当前分箱中好坏客户的各自占总体好坏客户比例的差异3.woe可以将非线性变量线性处理化，提高业务解释性4.woe能...

IV值和woe

w1753654213的博客

07-24

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IV值和woe 1. 对IV的直观理解从直观逻辑上大体可以这样理解“用IV去衡量变量预测能力”这件事情：我们假设在一个分类问题中，目标变量的类别有两类：Y1，Y2。对于一个待预测的个体A，要判断A属于Y1还是Y2，我们是需要一定的信息的，假设这个信息总量是I，而这些所需要的信息，就蕴含在所有的自变量C1，C2，C3，……，Cn中，那么，对于其中的一个变量Ci来说，其蕴含的信息越多，那么它对于判断A属于Y1还是Y2的贡献就越大，Ci的信息价值就越大，Ci的IV就越大，它就越应该进入到入模变量列表中。你好！

评分卡：WOE、IV、PSI计算及ROC和KS曲线

qq_19072921的博客

03-10

4172

公式定义和原理解释见：风控模型—WOE与IV指标的深入理解应用 - 知乎风控模型—群体稳定性指标(PSI)深入理解应用 - 知乎 1、WOE和IV 延伸：分箱后求 WOE 和 IV 1. WOE describes therelationshipbetween a predictive variable and a binary target variable.2. IV measures thestrengthof that relationship. # Autor ch...

评分卡——WOE和IV

zstj_tian的博客

06-20

1363

在对变量进行分箱之后，我们需要进一步对分箱后的特征，进行woe编码处理，下面我们来讲一下woe的逻辑及实际的具体情况一、WOE WOE的全称是“Weight of Evidence”，即证据权重。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（也叫离散化、分箱等等，说的都是一个意思）。分组后，对于第i组，WOE的计算公式如下：其中，...

数据挖掘模型中的IV和WOE详解