本篇内容介绍了“IV基础概念是什么”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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IV：
<0.03:无预测能力
0.03-0.09：弱
0.1-0.29：中等
0.3-0.49：高

0.5：极高
但是IV不是越高越好的，当IV>1.2时候，可能分箱不好或者存在因果倒置关系

from numpy import log
from pandas import DataFrame as df
import  pandas as pd

def createDateset():
   dataSet=[
           [0, 1, 0],
           [0, 0, 0],
           [0, 1, 0],
           [1, 0, 1],
           [1, 0, 0],
           [1, 1, 1],
           [0, 1, 1],
           [1, 1, 1],
           [1, 0, 1],
           [1, 0, 1]]
   return dataSet

def calcWOE(dataset,col,targe):
   subdata=df(dataset.groupby(col)[col].count())
   suby=df(dataset.groupby(col)[targe].sum())
   data=df(pd.merge(subdata,suby,how="left",left_index=True,right_index=True))
   b_total=data[targe].sum()
   total=data[col].sum()
   g_total=total-b_total
   data["bad"]=data.apply(lambda x:round(x[targe]/b_total,3),axis=1)
   data["good"]=data.apply(lambda x:round((x[col]-x[targe])/g_total,3),axis=1)
   data["WOE"]=data.apply(lambda x:log(x.bad/x.good),axis=1)
   return data.loc[:,["bad","good","WOE"]]


def calcIV(dataset):
   dataset["IV"]=dataset.apply(lambda x:(x.bad-x.good)*x.WOE,axis=1)
   IV=sum(dataset["IV"])
   return IV


if __name__ == '__main__':
   data=createDateset()
   print(data)
   data=df(data,columns=["x1","x2","y"])
   print(data)
   data_WOE=calcWOE(data,"x2","y")
   print(data_WOE)
   data_IV=calcIV(data_WOE)
   print(data_IV)

IV的极端情况以及处理方式

IV依赖WOE，并且IV是一个很好的衡量自变量对目标变量影响程度的指标。但是，使用过程中应该注意一个问题：变量的任何分组中，不应该出现响应数=0或非响应数=0的情况。

原因很简单，当变量一个分组中，响应数=0时，

此时对应的IVi为+∞。

而当变量一个分组中，没有响应的数量 = 0时，

此时的IVi为+∞。

IVi无论等于负无穷还是正无穷，都是没有意义的。

由上述问题我们可以看到，使用IV其实有一个缺点，就是不能自动处理变量的分组中出现响应比例为0或100%的情况。那么，遇到响应比例为0或者100%的情况，我们应该怎么做呢？建议如下：

（1）如果可能，直接把这个分组做成一个规则，作为模型的前置条件或补充条件；

（2）重新对变量进行离散化或分组，使每个分组的响应比例都不为0且不为100%，尤其是当一个分组个体数很小时（比如小于100个），强烈建议这样做，因为本身把一个分组个体数弄得很小就不是太合理。

（3）如果上面两种方法都无法使用，建议人工把该分组的响应数和非响应的数量进行一定的调整。如果响应数原本为0，可以人工调整响应数为1，如果非响应数原本为0，可以人工调整非响应数为1.

“IV基础概念是什么”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

名称栏目：IV基础概念是什么
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