【转】风控中的特征评价指标（一）——IV和WOE

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【转】风控中的特征评价指标（一）——IV和WOE

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/78809853 1.IV值的用途 IV,即信息价值(Information Value),也称信息量. 目前还只是在对LR建模时用到过这两个关键指标,当我们使用决策树时可以通过限制树的深度间接筛选掉一些对于当前任务贡献比较小的变量, 而LR则是给多少变量就使用多少变量(L2正则下).通常我们为了保证模型的有效性以及数据的全面性,在特征工程中会尽可能多的提供特征变量,包括衍生变量,这些衍生变量不会全部进入模型进行训练,否则模型会因为…

【转】风控中的特征评价指标（三）——KS值

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/79934510 风控业务背景在风控中,我们常用KS指标来评估模型的区分度(discrimination).这也是风控模型同学最为追求的指标之一.那么,有多少人真正理解KS背后的内涵?本文将从区分度的概念.KS的计算方法.业务指导意义.几何解释.数学思想等多个维度展开分析,以期对KS指标有更为深入的理解认知. 目录Part 1. 直观理解区分度的概念Part 2. KS统计量的定义Part 3. KS的计算过程及业务分析Part…

【转】风控中的特征评价指标（二）——PSI

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/79682292 风控业务背景在风控中,稳定性压倒一切.原因在于,一套风控模型正式上线运行后往往需要很久(通常一年以上)才会被替换下线.如果模型不稳定,意味着模型不可控,对于业务本身而言就是一种不确定性风险,直接影响决策的合理性.这是不可接受的. 本文将从稳定性的直观理解.群体稳定性指标(Population Stability Index,PSI)的计算逻辑.PSI背后的含义等多维度展开分析. 目录Part 1. 稳定性的直观理…

特征工程中的IV和WOE详解

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(容易生成和…

数据挖掘模型中的IV和WOE详解

IV: 某个特征中某个小分组的响应比例与未响应比例之差乘以响应比例与未响应比例的比值取对数数据挖掘模型中的IV和WOE详解 http://blog.csdn.net/kevin7658/article/details/50780391 用 iv而不用woe原因: 4.关于IV和WOE的进一步思考 4.1 为什么用IV而不是直接用WOE 从上面的内容来看,变量各分组的WOE和IV都隐含着这个分组对目标变量的预测能力这样的意义.那我们为什么不直接用WOE相加或者绝对值相加作为衡量一…

SLAM算法中提取特征总结

我们要知道三维空间中的点在图像中的位置,就需要提取特征与特征匹配了. 1.检测特征点 2.计算描述子 3.特征匹配 1.检测特征点我们用到的检测特征点的方法是FAST算法,最大的特点就是快! 算法原理:遍历图像,找到所有的角点.我们就拿一个角点举例,例如只拿到一个角点p,设其像素灰度值为I,取这个角点以三为半径的圆上的所有像素点,能取到16个,然后设定一个阈值t,如果连续n个像素点的灰度值都大于I+t或者都小于I-t.我们则认为其为特征点.接着计算方向:特征点与重心的角度. 2.计算描述子描…

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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(容易生成和…