يجب أن تكون WOE رتيبة أي إما تنمو أو تتناقص مع الصناديق. يمكنك رسم قيم WOE والتحقق من الخطية على الرسم البياني.
لماذا يجب أن يكون الويل رتيبًا؟
يوفر تحول WoE من خلال binotonic binning طريقة ملائمة لمعالجة كل من المخاوف المذكورة أعلاه. … من الجدير بالذكر أيضًا أن المتغير الرقمي ووظائفه أحادية اللون بدقة يجب أن تتقارب مع نفس تحويل WoE الرتيب.
كيف يتم استخدام الويل في الانحدار اللوجستي؟
يتم استخدام ترميز وزن الدليل (WOE) لمتغير اسمي أو منفصل على نطاق واسع عند إعداد المتنبئينللاستخدام في نماذج الانحدار اللوجستي الثنائي. عند استخدام تشفير WOE ، تتمثل الخطوة الأولية المهمة في تجميع مستويات المتنبئ لتحقيق البخل دون التخلي عن القدرة التنبؤية.
ما هو ويل التعلم الآلي؟
وزن الدليل(WOE) هي أداة قوية لتمثيل الميزات وتقييمها في علم البيانات. … على الرغم من أن هذه التحولات تحول الميزة إلى متجهات ويمكن إدخالها في خوارزميات التعلم الآلي ، إلا أنه من الصعب تفسير المتجهات ذات القيمة 0-1 كميزة.
ما هو رتابة binning؟
تجميع رتيب بناءً على الحد الأقصى لمعدل الهدف التراكمي (MAPA)الوصف. النُطَف المَنَويّة. ينفذ bin binning رتيبًا استنادًا إلى الحد الأقصى لمعدل الهدف التراكمي. تُعرف هذه الخوارزمية باسم MAPA (خوارزمية التجميع أحادية اللون المتجاورة).
