1.IV值的计算及使用
2.WoE分箱的指指标六种方法 - Python代码实现
3.机器学习-变量筛选之IV值和WOE
4.IV值和WOE一文搞定(附代码)
5.IV值的计算及使用
6.风控模型—WOE与IV指标的深入理解应用

IV值的计算及使用

       åœ¨æœºå™¨å­¦ä¹ çš„二分类问题中，IV值（Information Value）主要用来对输入变量进行编码和预测能力评估。特征变量IV值的大小即表示该变量预测能力的强弱。IV 值的取值范围是[0, 正无穷)，如果当前分组中只包含响应客户或者未响应客户时，IV = 正无穷。量化指标含义如下：< 0.useless for prediction、0. to 0.1Weak predictor、0.1 to 0.3Medium predictor、0.3 to 0.5Strong predictor 、>0.5 Suspicious or too good to be true。

        在介绍IV值的计算公式之前，先引入WOE的概念，因为IV值的计算是以WOE为基础的。

        2.1 WOE

        WOE的全称是“weight of evidence”，即证据权重。直观上讲，WOE是对原始变量的一种编码形式，要对一个变量进行WOE编码，首先需要把这个变量进行分组处理，即分箱或者离散化，常用离散化的方法有等宽分组，等高分组，或者利用决策树来分组。分组后，对于第 i 组，WOE的计算公式见下图。

        WOE表示的含义即是"当前分组中响应客户占所有响应客户的比例"和"当前分组中没有响应的客户占所有没有响应客户的比例"的差异。

        2.2 IV值计算公式

        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

        计算了一个变量各个组的 IV 值之后，我们就可以计算整个变量的 IV 值：

        在建模过程中，IV值主要用于特征选择，如果想要对变量的预测能力进行排序的话，可以按 IV 值从高到低筛选即可。

        WOE 和 IV 都能表达某个分组对目标变量的预测能力。但实际中，我们通常选择 IV 而不是 WOE 的和来衡量变量预测的能力，这是为什么呢？首先，因为我们在衡量一个变量的预测能力时，我们所使用的指标值不应该是负数。从这意义上来说，IV 比 WOE 多乘以前面那个因子，就保证了它不会是负数；然后，乘以(Pyi−Pni)这个因子，体现出了变量当前分组中个体的数量占整体的比例，从而很好考虑了这个分组中样本占整体的比例，比例越低，这个分组对变量整体预测能力的贡献越低。相反，如果直接用 WOE 的绝对值加和，会因为该分组出现次数偏少的影响而得到一个很高的指标。

        (a)  ucanalytics.com/blogs/information-value-and-weight-of-evidencebanking-case/

        (b)  blog.sina.com.cn/s/blog_a3aeuyo3.html

        (c)  pengshuang.space////%E6%%B0%E6%8D%AE%E6%8C%%E6%8E%-%E8%AF%%E5%%%E5%8D%A1%E6%A8%A1%E5%9E%8B/  

WoE分箱的六种方法 - Python代码实现

       在数据建模过程中，WoE编码是标源一种常见的处理变量策略，它能将文本变量转化为数值，源码连续变量进行离散化，指指标从而简化模型处理。标源这样的源码ciq溯源码网上查询编码虽然会减少样本信息，但有助于降低模型在训练时的指指标过拟合风险，提高预测时的标源稳健性。

       WoE方法通常有六种，源码本文将借助JustinScorecardPy包中的指指标函数实现。首先，标源您可以通过以下步骤下载并导入包：

       下载JustinScoreCardPy包

       导入数据

       导入并使用内置的源码函数进行变量分箱

       在评分卡模型构建中，通常推荐先采用等频分箱，指指标箱数设置较大，标源根据箱内坏率进行合并，源码即由细分箱合并成粗分箱。当变量众多时，ChiMerge方法适合批量处理，先进行批量分箱，然后根据训练数据集中的重要性指标（如XGBoost或RandomForest的imp）筛选变量，再进行手动调整。

       值得注意的是，尽管在较小样本（如个观测值）的数据集上，等频等距分箱可能不够理想，但在大量数据（+）的情况下，各种分箱方法通常表现良好。低位单峰密集买卖点的源码本文主要介绍JustinScorecardPy包的使用，实际应用时需根据数据特性和统计学原理进行灵活调整。

       JustinScoreCardPy基于taenggu/Scorecard--Function仓库进行扩展和维护，作者会持续更新和修复问题。如果有任何疑问或遇到bug，欢迎使用并提交issue，作者会及时响应处理。

机器学习-变量筛选之IV值和WOE

       IV值，即信息价值，用于衡量特征对预测任务的重要程度。在构建机器学习模型时，特别是在使用逻辑回归（LR）时，IV可以帮助我们筛选出贡献较大的变量。相较于LR使用所有变量，决策树通过限制树深度实现变量筛选。在特征工程中，我们需考虑变量的预测能力、鲁棒性、可解释性、可行性及相关性等因素。

       IV值通过WOE（证据权重）计算得出，WOE是通过离散化变量，衡量各个分组中正负样本比例差异的重要工具。WOE的计算公式考虑了样本响应比例和未响应比例的对比，差异越大，九转上升选股 源码表示该组的分类能力越强。IV值则是WOE的加权和，确保结果非负，以整体评估变量的预测能力。

       通常情况下，IV值大于0.的变量被认为对模型有贡献，大于0.5的变量可能过拟合，适合分群处理。IV值和WOE的区别在于，IV通过权重调整考虑了样本分布对预测能力的影响，避免了单一指标的局限性。

       在实际应用中，IV值也可能受到变量饱和度、分组比例、极端值等因素影响。例如，饱和度低或分组小的变量IV值可能较小，这时需要重新分组。同时，处理极端值（如0正例或0负例）的方法包括调整分组或设置规则，确保IV值的合理性。

       IV值的计算和评估是机器学习建模中的重要步骤，它帮助我们选择和优化模型输入，以提高预测效果和模型稳定性。

IV值和WOE一文搞定(附代码)

       书面的阿拉德之怒源码哪里有内容引自以下链接，我认为解释的非常通俗易懂。

       在构建分类模型，如逻辑回归、决策树等时，我们常需要筛选自变量。假设我们有个候选自变量，通常不会直接使用所有变量。IV（Information Value）是一种量化指标，用于衡量自变量的预测能力，辅助我们筛选入模变量。

       IV定义为信息价值或信息量，衡量变量预测能力的直观理解是：变量中蕴含的信息量越大，对于预测目标的贡献越大。信息价值高的变量更应被选入模型。类似指标还包括信息增益、基尼系数等。

       对IV的直观理解：假设分类问题中，目标变量类别为Y1、Y2，对于个体A，判断其属于Y1还是Y2，需要一定的信息。信息总量为I，蕴含在所有自变量中。对于变量Ci，日程备忘录小程序源码其信息价值越大，预测能力越强，应纳入模型。

       IV计算依赖于WOE（Weight of Evidence），WOE是对原始变量的编码形式，通过分组处理计算。WOE值大表示当前分组中响应的可能性大。IV计算基于各分组的WOE，通过公式得出。

       实例演示IV计算：假设构建预测模型，测试客户，响应客户个。提取变量，离散化处理。通过计算WOE与IV，我们得出变量预测能力排序，预测能力最强的是“是否是公司VIP客户”。

       关于IV和WOE的思考：使用IV而非直接使用WOE的原因在于IV在WOE基础上乘以系数，保证指标非负，同时体现变量分组中样本比例对预测能力的影响。IV极端情况（响应数或非响应数为0）需人工调整分组，避免指标无意义。

       计算IV值得代码示例，详细解释略。

IV值的计算及使用

       IV值在机器学习的二分类问题中，用以评估输入变量的编码与预测能力。IV值的大小表示预测能力的强弱，范围在[0,正无穷)。当分组仅包含响应客户或未响应客户时，IV值趋向正无穷。IV值的评估标准如下：<0.表示无用预测、0.至0.1为弱预测器、0.1至0.3为中等预测器、0.3至0.5为强预测器、>0.5则被认为是可疑或过于理想。

       在引入IV值计算公式前，先介绍WOE（Weight of Evidence），它是IV值计算的基础。WOE是对原始变量的编码形式，需先将变量分组处理，常用方法有等宽分组、等高分组或决策树分组。分组后，WOE计算公式为："当前分组中响应客户占所有响应客户的比例"减去"当前分组中未响应客户占所有未响应客户的比例"。

       WOE的含义表示当前分组对响应客户与未响应客户的差异比例。IV值计算公式为某变量信息量的衡量，等同于各分组WOE值的加权求和。其大小反映了自变量对目标变量的影响程度。计算公式如下：分组IV值 = 对应WOE值 × (Pi - Ni) × (Pi + Ni)，其中Pi和Ni分别代表分组中响应客户和未响应客户的数量。

       在模型构建中，IV值用于特征选择。通过按IV值从高到低排序，筛选变量以增强预测能力。WOE和IV都描述分组对目标变量的预测能力，但IV更适用于预测能力评估，原因在于其保证指标值非负，并且能更好地反映分组样本占整体比例。计算IV值时，应确保变量各分组中都有响应与未响应客户，若分组中任一出现0响应或0未响应客户，应直接作为规则处理。

风控模型—WOE与IV指标的深入理解应用

       风控建模中，WOE（Weight of Evidence）和IV（Information Value）是两个关键工具。它们在特征变换和评估预测能力中扮演着重要角色，但理解如何调整WOE分箱和它与LR的关系可能仍有疑问。本文将深入探讨这两个指标的应用和计算，以理论解释它们的内涵。

       第一部分，WOE和IV的应用体现在它们描述了预测变量与二元目标变量的关系强度。WOE用于衡量分类变量对目标变量的区分力，IV则用于快速评估变量的预测能力，筛选出重要特征。

       计算步骤涉及定义公式，WOE通常为坏人与好人在各分箱中的比例差异，IV则是WOE的加权和。实践中，需检查WOE分箱的单调性，保证其在不同数据集上的一致性和合理性。

       第二部分，我们尝试从不同角度理解WOE。从贝叶斯理论看，WOE反映了通过观测数据修正先验认知的信息量，好比信贷风控中的证据权重。评分卡模型中，WOE与逻辑回归模型紧密相关，通过自然对数的形式适应模型需求。

       最后，IV从相对熵的角度理解，与信息熵和PSI有相似性，它们都衡量了分布间的差异，IV则更侧重于预测能力的评估。

       感谢所有提供帮助的作者，本文旨在深化理解，欢迎引用并尊重原作者和版权。作者背景为互联网金融风控专家，致力于分享实践经验和知识。

WOE、IV、PSI介绍

        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：

        IV的全称是Information Value，中文意思是信息价值，或者信息量。

        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。

        一个变量的IV值即是各个分组IV值之和

        群体稳定性指标(population stability index)，用于衡量某个变量的稳定性或者模型整体的稳定性。

        psi = sum(（实际占比-预期占比）* ln(实际占比/预期占比))

        训练一个logistic回归模型，预测时候会有个概率输出p。你测试集上的输出设定为p1吧，将它从小到大排序后等分，如0-0.1,0.1-0.2,......。

        现在你用这个模型去对新的样本进行预测，预测结果叫p2,按p1的区间也划分为等分。

        实际占比就是p2上在各区间的用户占比，预期占比就是p1上各区间的用户占比。

        意义就是如果模型跟稳定，那么p1和p2上各区间的用户应该是相近的，占比不会变动很大，也就是预测出来的概率不会差距很大。

        一般认为psi小于0.1时候模型稳定性很高，0.1-0.一般，大于0.模型稳定性差，建议重做。

而在评分卡项目中略有不同：（1）可以用于衡量某个变量的稳定性，按变量原本分组得到的各组样本个数占比，与模型上线之后得到的数据中分组得到的各组样本个数占比进行比较。（2）在评分卡模型中，模型PSI计算中，分组是按照评分高低排序，而后分为十等分，而后进行计算。

woe编码的穿越问题

       利用标签进行特征编码，如target encoding、woe encoding 或者是 catboost encoding，其本质在于用类别与标签之间的统计特征代替原始类别，使无法直接处理类别的模型得以运行。然而，这种操作存在特征穿越的风险。

       特征穿越问题具体表现为：在应用WOE编码时，类别间的差异被不恰当地放大。比如，假设每个客户的app list都是5个app，进行WOE编码后，损失了app list之间的共现性信息。此编码方式减少了高基数类别特征的基数，不同类别在编码后可能结果相似，不利于处理高维数据。

       特征穿越会导致标签泄露，使得模型在训练时看到未在训练集中出现的特征值，从而在评估时获得过高性能指标。这在实际应用中应尽量避免。通常，出现这种极端情况的概率不大，但实际操作中应进行精细处理。对于数量稀少的类别，应考虑合并或使用所有样本的好坏客户比值直接编码，以避免特征穿越。

       处理特征穿越风险，可采用target encoding、mean encoding 或者在编码过程中引入随机噪声等方法。另一种常用策略是先对数量稀少的类别进行合并。这在比赛中常见，也是有效技巧之一。

       WOE编码隐含的问题在于处理不同取值数量的类别时的公平性问题。取值数量多的类别在计算WOE时，其统计特征显著性较高，而数量少的类别则容易受偶然因素影响，难以真实反映规律。具体到取值量多大才有意义，无明确经验指导，关键是模型效果。

       总结而言，利用标签进行特征编码时，需谨慎处理特征穿越风险，通过合理的方法进行编码，确保模型训练和评估的公正性和准确性。同时，对不同类别特征的处理策略需灵活运用，兼顾公平性和统计显著性，最终目标是提升模型的预测性能。