Der WOE sollte monoton sein, d.h. entweder mit den Bins wachsend oder fallend. Sie können WOE-Werte darstellen und die Linearität in der Grafik überprüfen.
Warum sollte Weh eintönig sein?
Die WoE-Transformation durch monotones Binning bietet einen bequemen Weg, um alle oben genannten Probleme anzugehen. … Erwähnenswert ist auch, dass eine numerische Variable und ihre streng monotonen Funktionen zu derselben monotonen WoE-Transformation konvergieren sollten.
Wie wird Weh in der logistischen Regression verwendet?
Beweiskraft-Kodierung (WOE) einer nominalen oder diskreten Variablen ist weit verbreitet bei der Vorbereitung von Prädiktoren zur Verwendung in binären logistischen Regressionsmodellen. Bei der Verwendung der WOE-Codierung ist ein wichtiger vorbereitender Schritt das Binning der Pegel des Prädiktors, um Sparsamkeit zu erreichen, ohne die Vorhersagekraft aufzugeben.
Was ist maschinelles Lernen?
Beweiskraft (WOE) ist ein leistungsfähiges Werkzeug zur Darstellung und Bewertung von Merkmalen in der Datenwissenschaft. … Obwohl solche Transformationen das Merkmal in Vektoren umwandeln und in maschinelle Lernalgorithmen eingespeist werden können, sind die 0-1-wertigen Vektoren schwer als Merkmal zu interpretieren.
Was ist monotones Binning?
Monotonisches Binning basierend auf der maximalen kumulativen Zielrate (MAPA) Beschreibung. cum. bin implementiert monotones Klassieren basierend auf der maximalen kumulativen Zielrate. Dieser Algorithmus ist als MAPA (Monotone Adjacent Pooling Algorithm) bekannt.
