WOE ควรเป็นแบบโมโนโทนิก เช่น ไม่ว่าจะเติบโตหรือลดลงด้วยถังขยะ. คุณสามารถพล็อตค่า WOE และตรวจสอบความเป็นเส้นตรงบนกราฟได้
ทำไมวิบัติควรเป็นแบบโมโนโทนิก
การเปลี่ยนแปลง WoE ผ่าน monotonic binning ให้ วิธีที่สะดวกในการจัดการกับข้อกังวลแต่ละข้อที่กล่าวถึงข้างต้น … นอกจากนี้ยังควรค่าแก่การกล่าวขวัญว่าตัวแปรตัวเลขและฟังก์ชันโมโนโทนที่เคร่งครัดควรมาบรรจบกับการแปลง WoE แบบโมโนโทนิกแบบเดียวกัน
วิบัติใช้อย่างไรในการถดถอยโลจิสติก
น้ำหนักของหลักฐาน (WOE) การเข้ารหัสของตัวแปรระบุหรือตัวแปรแบบไม่ต่อเนื่องถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลาย เมื่อเตรียมตัวทำนาย สำหรับการใช้งานในแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกแบบไบนารี เมื่อใช้การเข้ารหัส WOE ขั้นตอนเบื้องต้นที่สำคัญคือการผูกระดับของตัวทำนายเพื่อให้ได้พาร์ซิโมนีโดยไม่ละทิ้งอำนาจการทำนาย
เครื่องการเรียนรู้วิบัติคืออะไร
น้ำหนักของหลักฐาน (WOE) เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการนำเสนอคุณสมบัติและการประเมินในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล … แม้ว่าการแปลงดังกล่าวจะเปลี่ยนฟีเจอร์เป็นเวกเตอร์และสามารถป้อนลงในอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง แต่เวกเตอร์ที่มีค่า 0-1 นั้นตีความได้ยากว่าเป็นฟีเจอร์
monotonic binning คืออะไร
โมโนนิค binning ตามอัตราเป้าหมายสะสมสูงสุด (MAPA) ลบ.ม. bin ใช้งาน monotonic binning ตามอัตราเป้าหมายสะสมสูงสุด อัลกอริทึมนี้เรียกว่า MAPA (อัลกอริธึมการรวมเสียงแบบโมโนโทน)