2020-04-14
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评分卡案例：IV值
在机器学习的二分类问题中，IV值主要用来对输入变量进行编码和预测能力评估。特征变量IV值的大小即表示该变量预测能力的强弱。
衡量的是某一个变量的信息量。
根据IV值来调整分箱结构并重新计算WOE和IV，直到IV达到最大值，此时的分箱效果最好。
分组一般原则：
1.组间差异大
2.组内差异小
3.每组占比不低于5%
4.必须有好、坏两种分类
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