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提供一些代码,但是要了解一下最近本的概念问题。
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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应数位0时,对应的woe就为负无穷,此时IV值为正无穷。如果可能,直接把这个分组做成一个规则,作为模型的前置条件或补充条件
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IV值的计算及使用
#调用包
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt #用不到
#读取文件
io=r’E:\工作\专项\白骑士数据验证\白骑士数据汇总表.xlsx’
yinka=pd.read_excel(io,sheet_name=‘YINKA’)
bqs=pd.read_excel(io,sheet_name=‘BQS_result’)
yinka_bqs=pd.merge(yinka,bqs,left_on=‘no’,right_on=‘no’,how=
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