摘要:
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.patches as mpatches from scipy.interpolate import spline x = np.arange(-5,11) y = x**3 + 2*(x**2) + x + 2 y2... 阅读全文
摘要:
原始数据,如按年龄离散化 。首先元素各值频数的分布。 WOE(Weight of Evidence)反映了自变量对因变量的预测能力。 IV(Information Value)在预测模型中选择最重要的变量是最有用的技术之一。用于根据变量的重要性排列变量。 简化: 结果: IV 值经验规则: IV < 阅读全文