El WOE hauria de ser monòton, és a dir, creixent o disminuint amb els contenidors. Podeu representar els valors de WOE i comprovar la linealitat al gràfic.
Per què Woe hauria de ser monòton?
La transformació de WoE mitjançant la binning monòtona proporciona una manera convenient d'abordar cadascuna de les preocupacions esmentades anteriorment. … També val la pena esmentar que una variable numèrica i les seves funcions estrictament monòtones haurien de convergir a la mateixa transformació WoE monòtona.
Com s'utilitza el mal en la regressió logística?
La codificació del pes de l'evidència (WOE) d'una variable nominal o discreta s'utilitza àmpliament quan es preparen predictors per utilitzar-los en models de regressió logística binària. Quan s'utilitza la codificació WOE, un pas preliminar important és agrupar els nivells del predictor per aconseguir la parsimònia sense renunciar al poder predictiu.
Què és l'aprenentatge automàtic?
Pes de l'evidència (WOE) és una eina potent per a la representació i l'avaluació de funcions en ciència de dades. … Tot i que aquestes transformacions converteixen la característica en vectors i es poden introduir en algorismes d'aprenentatge automàtic, els vectors amb valors 0-1 són difícils d'interpretar com a característica.
Què és el binning monòton?
Bringing monotònic basat en la taxa objectiu acumulada màxima (MAPA) Descripció. cum. bin implementa la classificació monòtona basada en la taxa objectiu acumulada màxima. Aquest algorisme es coneix com MAPA (Algoritme d'agrupació adjacent monotona).
