Celaka seharusnya monotonik iaitu sama ada membesar atau berkurangan dengan tong sampah. Anda boleh memplot nilai WOE dan menyemak kelinearan pada graf.
Mengapa Celaka harus monoton?
Transformasi WoE melalui binning monotonik menyediakan cara mudah untuk menangani setiap kebimbangan yang dinyatakan di atas. … Perlu juga disebut bahawa pembolehubah berangka dan fungsi monotonnya yang ketat harus menumpu kepada transformasi WoE monoton yang sama.
Bagaimanakah celaka digunakan dalam regresi logistik?
Weight of evidence (WOE) pengekodan pembolehubah nominal atau diskret digunakan secara meluas semasa menyediakan peramal untuk kegunaan dalam model regresi logistik binari. Apabila menggunakan pengekodan WOE, langkah awal yang penting ialah penggabungan tahap peramal untuk mencapai parsimoni tanpa melepaskan kuasa ramalan.
Apakah pembelajaran mesin yang celaka?
Weight of evidence (WOE) ialah alat yang berkuasa untuk perwakilan ciri dan penilaian dalam sains data. … Walaupun transformasi sedemikian menukar ciri kepada vektor dan boleh dimasukkan ke dalam algoritma pembelajaran mesin, vektor bernilai 0-1 sukar untuk ditafsirkan sebagai ciri.
Apakah binning monotonik?
Binning monotonic berdasarkan kadar sasaran kumulatif maksimum (MAPA) Penerangan. merangkap. bin melaksanakan binning monotonik berdasarkan kadar sasaran kumulatif maksimum. Algoritma ini dikenali sebagai MAPA (Monotone Adjacent Pooling Algorithm).
