Weight of Evidence (WOE) — это статистический метод, используемый в прогностическом моделировании для измерения связи между независимыми переменными и целевой переменной. Это мера силы связи между каждой независимой переменной и целью. Он используется для прогнозирования вероятности определенного результата на основе наличия или отсутствия определенных независимых переменных. Значения WOE используются для замены исходных значений независимых переменных в прогностической модели. Это помогает повысить производительность модели, особенно в тех случаях, когда независимые переменные имеют нелинейную связь с целевой переменной.
Формула для расчета WOE:
WOEi = ln(Pi / (1 — Pi)) — ln(P0 / (1 — P0))
где Pi — доля положительных наблюдений в i-й группе, а P0 — доля положительных наблюдений в общей выборке.
Например, рассмотрим набор данных о заявителях на получение кредита, а целевой переменной является дефолт по кредиту. Мы хотим найти влияние различных независимых переменных, таких как доход, образование и возраст, на дефолт по кредиту. Чтобы рассчитать WOE, нам нужно разделить набор данных на разные категории на основе независимых переменных и рассчитать отношение дефолтных кредитов к недефолтным кредитам в каждой категории. Например, мы можем разделить доход на низкую, среднюю и высокую категории и рассчитать WOE для каждой категории.
Приложения WOE в прогнозном моделировании включают кредитный скоринг, обнаружение мошенничества и сегментацию клиентов. При кредитном скоринге WOE используется для выявления важных факторов, влияющих на вероятность дефолта по кредиту. Обнаружение мошенничества использует WOE для выявления необычных шаблонов в данных транзакций, которые указывают на потенциальное мошенничество. Сегментация клиентов использует WOE для определения взаимосвязи между различными атрибутами клиентов и вероятностью лояльности клиентов.
WOE имеет некоторые преимущества перед другими методами, такими как логистическая регрессия. WOE может обрабатывать переменные с нелинейными отношениями с целевой переменной и переменными с отсутствующими значениями. WOE также дает четкую интерпретацию влияния каждой независимой переменной на целевую переменную.
В заключение, вес доказательств является мощным инструментом в прогностическом моделировании и может использоваться для повышения производительности прогностической модели путем захвата нелинейной связи между независимыми переменными и целевой переменной. Он широко используется в таких приложениях, как кредитный скоринг, обнаружение мошенничества и сегментация клиентов. Он обеспечивает компактное представление взаимосвязи между целевой переменной и независимыми переменными, что делает его ценным инструментом как для аналитиков данных, так и для специалистов по данным.
