赞
踩
更多风控建模、大数据分析等内容请关注公众号《大数据风控的一点一滴》
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).shape)
- for i in range(len(np.unique(Xvar))):
- N_0_group[i] = Yvar[(Xvar == np.unique(Xvar)[i]) & (Yvar == 0)].count()
- N_1_group[i] = Yvar[(Xvar == np.unique(Xvar)[i]) & (Yvar == 1)].count()
- iv = np.sum((N_0_group/N_0 - N_1_group/N_1) * np.log((N_0_group/N_0)/(N_1_group/N_1)))
- return iv
-
- def caliv_batch(df, Kvar, Yvar):
- df_Xvar = df.drop([Kvar, Yvar], axis=1)
- ivlist = []
- for col in df_Xvar.columns:
- iv = CalcIV(df[col], df[Yvar])
- ivlist.append(iv)
- names = list(df_Xvar.columns)
- iv_df = pd.DataFrame({'Var': names, 'Iv': ivlist}, columns=['Var', 'Iv'])
-
- return iv_df

其中,df是分箱后的数据集,Kvar是主键,Yvar是y变量(0是好,1是坏)。代码运行结果如下:
转载于:https://blog.51cto.com/6093943/2120626
Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。