Die WOE moet eentonies wees, d.w.s. groei of afneem met die asblikke. Jy kan WOE-waardes plot en lineariteit op die grafiek nagaan.
Waarom moet Wee eentonig wees?
Die WoE-transformasie deur monotoniese binning bied 'n gerieflike manier om elk van bogenoemde bekommernisse aan te spreek. … Dit is ook die moeite werd om te noem dat 'n numeriese veranderlike en sy streng eentonige funksies moet konvergeer na dieselfde monotoniese WoE-transformasie.
Hoe word wee gebruik in logistiese regressie?
Weight of evidence (WOE)-kodering van 'n nominale of diskrete veranderlike word wyd gebruik wanneer voorspellers voorberei word vir gebruik in binêre logistiese regressiemodelle. Wanneer WOE-kodering gebruik word, is 'n belangrike voorlopige stap die bining van die vlakke van die voorspeller om spaarsaamheid te bereik sonder om voorspellingskrag prys te gee.
Wat is wee masjienleer?
Gewig van bewyse (WOE) is 'n kragtige instrument vir kenmerkvoorstelling en -evaluering in datawetenskap. … Alhoewel sulke transformasies die kenmerk in vektore omskakel en in masjienleeralgoritmes ingevoer kan word, is die 0-1-waardevektore moeilik om as 'n kenmerk te interpreteer.
Wat is monotoniese binning?
Monotoniese binning gebaseer op maksimum kumulatiewe teikenkoers (MAPA) Beskrywing. cum. bin implemente monotoniese binning gebaseer op maksimum kumulatiewe teikenkoers. Hierdie algoritme staan bekend as MAPA (Monotone Adjacent Pooling Algorithm).
