此式即为最终评分卡公式。如果x1…xn变量取不同行并计算其WOE值,式中表示的标准评分卡格式,基础分值等于(A−Bβ0);由于分值分配公式中的负号,模型参数β0,β1,…,βn也应该是负值;变量xi的第j行的分值取决于以下三个数值: 总的来说整体的思想就是根据每个变量的系数进行评分转换,好的变量我们给与高的评分...
【评分卡入门教程12】模型评估2-PSI值 统计学小砖家 【评分卡入门教程11】评分卡转换1-不同woe定义下的体系差异 统计学小砖家 【评分卡入门教程04】确定好坏样本3-vintage账龄分析 统计学小砖家 32:37 【评分卡入门教程09】WOE分箱 统计学小砖家 【评分卡入门教程07】统计学基础-1随机变量 ...
为了理解方便,假设所有xi特征分两箱,假设有x1、x2、x3三个特征,对应有woe11,woe12,woe21,woe22,woe31,woe32,则预测的时候,假设某个样本的特征全部落入第一个箱子,则其得分为: A+B*(w1*woe11+w2*woe21+w3*woe31+b)即可直接输出用户的评分, woe的作用: 求是汪在路上:风控模型—WOE与IV指标的深入理解...
很多极值变量通过WOE可以变为非异常值,很多频次较少的变量也可以通过woe转换进行合并。 通过woe转化,极大的提高了数据的可理解性,这对评分卡模型很重要。WOE其实描述了变量当前这个分组,对判断个体是否会响应(或者说属于哪个类)所起到影响方向和大小,当WOE为正时,变量当前取值对判断个体是否会响应起到的正向的影响,当...
生成评分卡（信用评分），根据逻辑回归的系数和WOE等确定信用评分的方法，将Logistic模型转换为标准评分的...
并与WOE转换一致。比如说，如果原始定义中将good定义为1，bad定义为0，则在WOE转换时需要相应地进行调整...
5. 评分卡转换 我们将模型的输出转化为信用评分卡。 # 获取模型的系数coefficients=model.coef_.flatten()# 拉平系数intercept=model.intercept_.flatten()# 截距# 转换为评分卡scorecard={}fori,coefinenumerate(coefficients):scorecard[f'feature_{i}']=coef ...
分数转换的基本思想: 希望分数每增加多少,odds就可以减少一倍 在一个指定的分数上,希望我的odds能达到多少 总的来说,分数越高,是好客户的概率就越大,更容易发生借贷。 2. 评分卡模型基本推导公式 逻辑回归中对数几率比和线性回归的关系 转换后的分数与几率比的线性关系 ...
首先明确woe转换并不一定能显著提高模型质量，建立评分卡也可以不采用woe，这种情况下logistic回归需要处理更大数量的自变量，尽管这样会增加建模的复杂性，但最终得到的评分卡都是一样的。即便如此，woe转换依旧有很多的优势：通过woe转化，极大的提高了数据的可理解性，这对评分卡模型很重要。WOE其实描述了...
python评分卡建模-WOE转换和IV值 WOE全称为 Weight Of Evidence,即证据权重,就是自变量取某个值时对目标变量的影响 good_i和bad_i是该变量在各属性上对应的好客户数和坏客户数,good和bad是样本总体好客户数和坏客户数;WOE值越高,代表着该组对应的变量属性是坏客户的风险越低;...