4.关于IV和WOE的进一步思考

4.1 为什么用IV而不是直接用WOE

第一个原因，当我们衡量一个变量的预测能力时，我们所使用的指标值不应该是负数，否则，说一个变量的预测能力的指标是-2.3，听起来很别扭。从这个角度讲，乘以pyn这个系数，保证了变量每个分组的结果都是非负数，你可以验证一下，当一个分组的WOE是正数时，pyn也是正数，当一个分组的WOE是负数时，pyn也是负数，而当一个分组的WOE=0时，pyn也是0。
当然，上面的原因不是最主要的，因为其实我们上面提到的这个指标也可以完全避免负数的出现。

更主要的原因，也就是第二个原因是，乘以pyn后，体现出了变量当前分组中个体的数量占整体个体数量的比例，对变量预测能力的影响。怎么理解这句话呢？我们还是举个例子。

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-- coding:utf-8 --# Author:Bemyid
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”,leftindex=True,rightindex=True))
btotal=data[targe].sum()
total=data[col].sum()
gtotal=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()
data=df(data,columns=[“x1”,”x2”,”y”])
data_WOE=calcWOE(data,”x1”,”y”)
print(data_WOE)
data_IV=calcIV(data_WOE)
print(data_IV)
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