Ang WOE ay dapat na monotonic i.e. alinman sa paglaki o pagbaba sa mga bin. Maaari mong i-plot ang mga halaga ng WOE at tingnan ang linearity sa graph.
Bakit dapat maging monotoniko ang Aba?
Ang WoE transformation sa pamamagitan ng monotonic binning ay nagbibigay ng isang maginhawang paraan upang matugunan ang bawat isa sa mga nabanggit na alalahanin. … Nararapat ding banggitin na ang isang numeric na variable at ang mahigpit nitong monotone na mga function ay dapat mag-convere sa parehong monotonikong WoE transformation.
Paano ginagamit ang aba sa logistic regression?
Weight of evidence (WOE) coding ng isang nominal o discrete variable ay malawakang ginagamit kapag naghahanda ng mga predictor para sa paggamit sa binary logistic regression models. Kapag gumagamit ng WOE coding, isang mahalagang paunang hakbang ang pag-binning ng mga antas ng predictor upang makamit ang parsimony nang hindi sumusuko sa predictive power.
Ano ang aba machine learning?
Ang
Timbang ng ebidensya (WOE) ay isang mahusay na tool para sa representasyon ng tampok at pagsusuri sa data science. … Bagama't ang mga pagbabagong ito ay nagko-convert sa feature sa mga vector at maaaring i-feed sa machine learning algorithm, ang 0-1 valued vectors ay mahirap bigyang-kahulugan bilang isang feature.
Ano ang monotonic binning?
Monotonic binning batay sa maximum cumulative target rate (MAPA) Paglalarawan. cum. Ang bin ay nagpapatupad ng monotonic binning batay sa maximum na pinagsama-samang target na rate. Ang algorithm na ito ay kilala bilang MAPA (Monotone Adjacent Pooling Algorithm).
