Sommario:
- Perché Guai dovrebbe essere monotono?
- Come si usa il guaio nella regressione logistica?
- Che cos'è l'apprendimento automatico?
- Cos'è il binning monotono?
Video: Dovrebbe essere monotono?
2024 Autore: Fiona Howard | [email protected]. Ultima modifica: 2024-01-10 06:39
Il WOE dovrebbe essere monotono, cioè crescere o diminuire con i contenitori. Puoi tracciare i valori WOE e controllare la linearità sul grafico.
Perché Guai dovrebbe essere monotono?
La trasformazione WoE attraverso il binning monotono fornisce un modo conveniente per affrontare ciascuna delle suddette preoccupazioni. … Vale anche la pena ricordare che una variabile numerica e le sue funzioni strettamente monotone dovrebbero convergere alla stessa trasformazione WoE monotona.
Come si usa il guaio nella regressione logistica?
La codifica del peso dell'evidenza (WOE) di una variabile nominale o discreta è ampiamente utilizzata quando si preparano i predittori da utilizzare nei modelli di regressione logistica binaria. Quando si utilizza la codifica WOE, un importante passaggio preliminare è il binning dei livelli del predittore per ottenere la parsimonia senza rinunciare al potere predittivo.
Che cos'è l'apprendimento automatico?
Weight of evidence (WOE) è un potente strumento per la rappresentazione e la valutazione delle caratteristiche nella scienza dei dati. … Sebbene tali trasformazioni convertano la funzione in vettori e possano essere inserite in algoritmi di apprendimento automatico, i vettori con valore 0-1 sono difficili da interpretare come una caratteristica.
Cos'è il binning monotono?
Binning monotonico basato sul tasso massimo cumulativo target (MAPA) Descrizione. cum. bin implementa il binning monotono in base al tasso target cumulativo massimo. Questo algoritmo è noto come MAPA (Monotone Adjacent Pooling Algorithm).
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