He is worth no weal that can bide no woe. 禁不起吃苦的人不配得到幸福 有句谚语叫No weal without woe 福兮祸所伏 ; 祸兮福所倚 weal和woe是一对反义词 很像no pain no gain 1.be worth sth..=deserve sth 配得上.... 2.that引导的定语从句修饰先行词he 为什么是he不是weal呢,其实这是个文艺的后置习惯 句子本应是he that can bide no woe is worth…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 本内容来源于CDA-DSC课程内容,原内容为<第16讲 汽车金融信用违约预测模型案例>. 建立违约预测模型的过程中,变量的筛选尤为重要.需要经历多次的筛选,在课程案例中通过了随机森林进行变量的粗筛,通过WOE转化+决策树模型进行变量细筛. 一.变量粗筛--随机森林模型 与randomForest包不同之处在于,party可以处理缺失值,而这个…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 巴塞尔协议定义了金融风险类型:市场风险.作业风险.信用风险.信用风险ABC模型有进件申请评分.行为评分.催收评分. ------------------------------------ 一.数据准备 1.排除一些特定的建模客户 用于建模的客户或者申请者必须是日常审批过程中接触到的,需要排除以下两类人: 异常行为:销户.按条例拒绝.特殊账户:…

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 证据权重)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…

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…

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/38440477 转载:https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/78930490 转载:https://www.cnblogs.com/wzdLY/p/9649101.html 1.离散的优势: (1)离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性:比如一个特征是年龄>30是1,否则0.如果特征没有离散化,一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰: (2)逻辑回归属于广义线性模…

woe全称是"Weight of Evidence",即证据权重,是对原始自变量的一种编码形式. 进行WOE编码前,需要先把这个变量进行分组处理(离散化) 其中,pyi是这个组中响应客户(即模型中预测变量取值为"是"或1的个体,也叫坏样本)占所有样本中所有响应客户的比例,pni是这个组中未响应客户(也叫好样本)占样本中所有未响应客户的比例: #yi是这个组中响应客户的数量,#ni是这个组中未响应客户的数量,#yT是样本中所有响应客户的数量,#nT是样本中所有未响应客…

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…

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…

更多大数据分析.建模等内容请关注公众号<bigdatamodeling> 先简单回顾一下WOE的含义.假设x是类别变量或分箱处理过的连续变量,含R个类别或分段,取值为{C1, ..., Cr, ..., CR}:y是目标变量,取值为0(Good)或1(Bad).x和y的频数表如下: 1.概念回顾 先简单回顾一下WOE的含义.假设x是类别变量或分箱处理过的连续变量,含R个类别或分段,取值为{C1, ..., Cr, ..., CR}:y是目标变量,取值为0(Good)或1(Bad).x和y的频数…

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…

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…

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://zhuanlan.zhihu.com/p/20603744参考 在机器学习的二分类问题中,WOE(Weight of Evidence)和Infor…

WOE:信用评分卡模型中的变量离散化方法 2016-03-21 生存分析 在做回归模型时,因临床需要常常需要对连续性的变量离散化,诸如年龄,分为老.中.青三组,一般的做法是ROC或者X-tile等等.今天介绍一种在信用卡评分系统中常用的连续变量离散化方法.目的是给大家在临床数据分析中提供一种借鉴思路. 最初接触信用卡评分系统是在2013年SAS中国数据分析大赛总决赛上,题目是用历史数据建立一个信用卡评分系统,其中的变量离散化技术主要用到WOE(Weight of Evidence)翻译过来叫证据…

对数据集分箱的方式三种,等宽等频最优,下面介绍对数据集进行最优分箱,分箱的其他介绍可以查看其他的博文,具体在这就不细说了: 大体步骤: 加载数据: 遍历所有的feature, 分别处理离散和连续特征: 得到IV树: 递归遍历IV树,得到分割点构成的列表: 去掉不符合条件的分割点,得到最优分割点列表: 遍历最优分割点列表,将最优分割点信息注入到InfoValue对象中: 将每个特征构成的对象放到规则集中(是一个列表): 通过规则集对test进行WOE转换: 将规则集存一份到csv中,可以直观的查看…

整理一下这几个量的计算公式,便于记忆 采用信息增益率可以解决ID3算法中存在的问题,因此将采用信息增益率作为判定划分属性好坏的方法称为C4.5.需要注意的是,增益率准则对属性取值较少的时候会有偏好,为了解决这个问题,C4.5并不是直接选择增益率最大的属性作为划分属性,而是之前先通过一遍筛选,先把信息增益低于平均水平的属性剔除掉,之后从剩下的属性中选择信息增益率最高的,这样的话,相当于两方面都得到了兼顾.参考资料:信息熵.信息增益.信息增益率 woe和iv的计算 多重共线性:多重共线性是指多变量线…

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…

一.变量分箱 变量分箱常见于逻辑回归评分卡的制作中,在入模前,需要对原始变量值通过分箱映射成woe值.举例来说,如"年龄"这一变量,我们需要找到合适的切分点,将连续的年龄打散到不同的"箱"中,并按年龄落入的"箱"对变量进行编码. 关于变量分箱的作用,相关资料中的解释有很多,我认为变量分箱最主要有三个作用: 归一化:分箱且woe编码映射后的变量,可以将变量归一到近似尺度上: 引入非线性:对于逻辑回归这类线性模型,引入变量分箱可以增强模型的拟合能力:…

参考链接:https://blog.csdn.net/kevin7658/article/details/50780391 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(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.但是,其中最主要和最…

1. WOE(weight of evidence, 证据权重) WOE是一种衡量正常样本( Good)和违约样本( Bad)分布的差异方法 WOE=ln(Distr Good/Distr Bad)例如 :在上表 在上表 中年龄在 年龄在 23-26这组 样本 的 WOE值为: ln(0.13610.2813)=−0.72613…

1.UIAlertVIew以-(void)show的方法显示: - (void)viewDidLoad { [super viewDidLoad]; //UIAlertView的使用 [self showAlert]; //UIAcyionSheet使用 // [self showAction]; #pragma mark [self showAlertController];方法不可以放在此处因为UIAlertControl继承与UIViewController //UIAlertContro…

经过努力终于发现了最新的 解决cocoaPods安装的办法: taobao Gems 源已停止维护,现由 ruby-china 提供镜像服务 第一步:安装rvm, 不管需不需要升级ruby,rvm可以让你拥有多个版本的Ruby,并且可以在多个版本之间自由切换.如果已经安装过跳到第2步(rvm -v 查看是否安装) $ curl -L get.rvm.io | bash -s stable //需要等一会 $ source ~/.bashrc $ source ~/.bash_profile 等待…

Xamarin 支持使用C#开发基于Android.IOS.WindowsPhone应用开发,最大特点C#+跨平台,详细说明问度娘. 安装 研究 想体验研究的点击查看页面 Xamarin For Visual Studio 3.0.54.0 完整离线破解版 我也下载了研究下,破解有时候有问题,一登陆就变成试用版,需要重新生成License,挺烦人,于是写了段批处理,放入记事本中另存为crack.bat执行,则可再次生成License. @Entitlements.bak为破解后生成的Entitl…

一.JSP标签介绍 JSP标签也称之为Jsp Action(JSP动作)元素,它用于在Jsp页面中提供业务逻辑功能,避免在JSP页面中直接编写java代码,造成jsp页面难以维护. 二.JSP常用标签 jsp的常用标签有以下三个 <jsp:include>标签 <jsp:forward>标签 <jsp:param>标签 2.1.<jsp:include>标签 <jsp:include>标签用于把另外一个资源的输出内容插入进当前JSP页面的输出内容…

使用sourcetree将本地项目提交到github里,目前来说还是很流行的,我也是听说好玩,所以来琢磨了一下,从环境搭建到配置好,差不多用了一下午加一晚上的时间,有点虐心,好吧,废话不多说,介绍一下安装的全流程:需要下载的资料都放在我的网盘里,自行下载就可. 1.安装一个FQ的软件.下载地址:http://pan.baidu.com/s/1ske0kLv 提取码:2kks     文件解压码:laod.cn 2.修改host文件.找到host文件,查看http://laod.cn/hosts/…

Posted by c cm on January 3, 2014 特征选择(feature selection)或者变量选择(variable selection)是在建模之前的重要一步.数据接口越来越多的今后,数据集的原始变量.衍生变量会越来越多,如何从中选取subset适用到模型之上在实际数据应用中十分重要. 信息值information value用来做特征选择最常用在计算信用评分卡时,是用来表示每一个变量对目标变量来说有多少"信息"的量. 对于一个分类变量性别,其计算过程如下…

MapReduce近几年比较热的分布式计算编程模型,以C#为例简单介绍下MapReduce分布式计算. 阅读目录 背景 Map实现 Reduce实现 支持分布式 总结 背景 某平行世界程序猿小张接到Boss一项任务,统计用户反馈内容中的单词出现次数,以便分析用户主要习惯.文本如下: const string hamlet = @"Though yet of Hamlet our dear brother's death The memory be green, and that it us be…

一.回顾运算符: 一．控制语句 1.1 顺序结构 (最常见的) 特点:代码从上往下依次执行…

前言 在做winfrom项目的时候我们可能会用到嵌套窗体,就是说一个容器中有多个窗体,可以分别管理和应用这些窗体,.net中提供了一种机制就是MDI,可能大家都会用,这边就简单的介绍下. 简单应用 winfrom中怎么用MDI呢,其实只要设置窗体的一个属性就可以了:…

演示地址:http://lar5.sinaapp.com/ 1.index.html <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head> <title>中文首字母排序</title> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewp…