Özellikler, WoE ve Bilgi Değeri
Ham bir kaydı modele uygun değişkene dönüştürürken hangi bilgi korunur?
Kavram
Özellik mühendisliği, tahmin anında mevcut bilgiyi temsil eder. Oranlar, geçmiş dönem özetleri, kategorik kodlamalar ve eksiklik göstergeleri bu temsili oluşturur. Daha fazla değişken her zaman daha fazla yararlı bilgi demek değildir; sızıntı ve kararsızlık da eklenebilir.
Bir örnek üzerinden
WoE, bir aralıktaki olay dışı ve olay dağılımlarının oranının logaritması olarak tanımlanabilir. Bu sayfadaki işaret kuralı ln(olay dışı pay / olay payı) biçimindedir. IV, pay farkı ile WoE çarpımlarını toplar. Ters işaretli başka WoE tanımlarında formülün bütünü tutarlı biçimde çevrilmelidir.
Görsel üzerinden
Aralıkların olay oranları değiştikçe WoE ve IV yeniden hesaplanır. Monoton olmayan şekil tek başına veri hatası değildir; gerçek bir doğrusal olmayan ilişkiyi gösterebilir. Yüksek IV de gelecek bilgisi, seyrek aralık veya aşırı uyum olasılığını dışlamaz.
Yorumlama
Aralık sınırları, sıfır sayımlar için düzeltmeler ve hedefe dayalı kodlama yalnızca eğitim kısmında öğrenilmelidir. Doğrulama katlarının tamamında önceden hesaplanan WoE hedef bilgisini sızdırabilir. IV eşikleri evrensel kabul ölçütleri değildir.
Kapsam ve okuma
Bu modülün görselleri öğretim amaçlıdır. İlgili okuma: scikit-learn · Veri sızıntısı ve ön işleme. Açıklamalı kaynak dizini →