sas信用評(píng)分之變量篩選

今天介紹變量初步選擇。這部分的內(nèi)容我就只介紹information –value，我這次做的模型用的邏輯回歸，后面會(huì)更新以基尼系數(shù)或者信息熵基礎(chǔ)的篩選變量，期待我把。

Iv值的介紹你們已經(jīng)很熟悉了，我這次就簡(jiǎn)單粗暴的說下變量iv值到那個(gè)數(shù)就可以用的啦。

（1）：

在很多書上說要達(dá)到0.1-0.3才是中等相關(guān)，達(dá)到0.3是強(qiáng)相關(guān)，但是這里必須提及，變量的iv值本來就是變量多個(gè)分段的iv值的相加。所以我們做這部分工作的時(shí)候就發(fā)現(xiàn)，一個(gè)變量我要是變態(tài)一點(diǎn)，分成1000分，他可以達(dá)到1.5，iv值是很高啊，這個(gè)變量你一旦用下聚類或者是決策樹分下類，就發(fā)現(xiàn)iv值其實(shí)是很低的，所以這個(gè)iv值的計(jì)算我們需要大概的給個(gè)分多少段。

（2）：

在第一點(diǎn)中提到分幾份，但是分幾份是針對(duì)連續(xù)變量，對(duì)于字符變量的。我建議可以先使用最優(yōu)分段分下組再進(jìn)行計(jì)算iv值。但是如果字符變量的分類在4-10類的話還是可以直接計(jì)算iv值的。

（3）：

對(duì)于在日常的建模中，其實(shí)并不是iv值大于0.1才會(huì)被篩選出來，我就在建模中碰見一個(gè)問題，就是iv值大于0.1都是同類變量，相關(guān)性極高，這些變量雖然iv值很高，但是丟進(jìn)邏輯回歸中是不會(huì)被全部選中的，因?yàn)槲覀兌贾拦簿€性強(qiáng)的變量對(duì)于我們模型其實(shí)是不好的。講了這么多就是為了說，變量初步選擇的時(shí)候我一般是大于iv值0.02我會(huì)篩選出來，不為什么，寧可錯(cuò)殺一千，不可放過一個(gè)，我對(duì)變量就是這么殘暴。在這里我考慮到一點(diǎn)，就是可能一個(gè)變量單獨(dú)對(duì)因變量的預(yù)測(cè)力不是很強(qiáng)，但是跟其他變量結(jié)合的時(shí)候，可能會(huì)產(chǎn)生不一樣的結(jié)果哈。

例如哈，我舉一個(gè)很不恰當(dāng)?shù)睦庸?，不恰?dāng)?shù)睦庸?，不要噴我。譬如婚姻狀況和年紀(jì)，可能這兩個(gè)變量單獨(dú)對(duì)因變量沒什么明顯的體現(xiàn)，但是結(jié)合在一起呢，譬如25歲下離婚的人是不是會(huì)比25歲以上離婚不一樣呢。你們順著這個(gè)思路想下去就可以啦，我再說下去25歲以下離婚怎么怎么樣，我就要被噴了。畢竟我還是怕鍵盤俠。

這篇文章的代碼我之前是發(fā)過的。路徑在這里：sas輸出變量的基尼系數(shù)以及iv值。在這篇文章中我介紹下結(jié)果：

代碼的使用在上面路徑中有介紹，點(diǎn)下去就可以看了。介紹下結(jié)果，score2是分組后的變量就是譬如說年齡中52歲分組后是第3組，那么他觀測(cè)的值就是3。score3輸出基尼系數(shù)，這部分的內(nèi)容之后用到基尼系數(shù)再說哈。我們著重說下score4以及score5.

Score4的表格是長(zhǎng)這樣子的：

你看到的var_name這一列的變量是每個(gè)變量名價(jià)格前綴“p_”如果是字符變量就不加前綴“p_”,_freq_這一變量是分組數(shù)，我這邊設(shè)定的是分成5組，你問我為什么上面寫著6，因?yàn)槲疫@批數(shù)據(jù)中有缺失，缺失不參與分組，就是第6組啦。最后一列就是iv值啦，我剛才說的同類變量iv值都很高啦，就是這個(gè)圖，q_開頭的都是同類的變量，iv值基本相近，假設(shè)說這些都進(jìn)去模型的，模型也不會(huì)全都要了。

score5的表格是長(zhǎng)這樣子的：

這圖可能在這里比較小，但是你單獨(dú)點(diǎn)開還是可以看的。

score5是score4的具體每段的iv值的分布，其中m就是觀測(cè)缺失的組別。后面的start end這兩個(gè)變量是這個(gè)組別的區(qū)間。這里的woe值其實(shí)我不建議使用，因?yàn)槲疫@邊的分區(qū)是全部都是等分的5份，但是某些變量有更好的分法，后面對(duì)于篩選出來的變量也會(huì)進(jìn)行進(jìn)一次的最優(yōu)分段再計(jì)算woe值，這里的woe只是為計(jì)算iv，順便顯示在數(shù)據(jù)集中。

其實(shí)到了這里，iv值的代碼以及iv值運(yùn)用，我也都講完了。但是在業(yè)務(wù)上，還會(huì)做這樣子一個(gè)步驟，就是對(duì)于iv值極高的變量會(huì)單獨(dú)拿出來再分析。下面分享一個(gè)其中的一個(gè)的分析例子，這部分的工作可能不是全部公司都會(huì)做，因?yàn)楹芎馁M(fèi)時(shí)間。

這是建模中我的一個(gè)次數(shù)變量至于代表是什么變量因?yàn)楣镜谋Ｃ苄再|(zhì)，所以我就不說了。分區(qū)是計(jì)算iv值時(shí)分段出來的。假設(shè)這個(gè)是撥打貸款公司的電話的次數(shù)，當(dāng)他打的次數(shù)是3次以下的時(shí)候，批核率以及逾期率是比較高的，但是當(dāng)達(dá)到13次以上的時(shí)候，批核率不僅降了9%左右，而且逾期率也高了4%,那么這個(gè)變量就可以跟領(lǐng)導(dǎo)討論一下，將這條規(guī)則做到前端，讓審批審核人員多了一個(gè)可以參考的條件，當(dāng)然這個(gè)變量的體現(xiàn)可能相對(duì)于其他變量來說是很明顯的。但是真正做成規(guī)則或者說人工審批的決策還可能不能。具體的情況還是要看自己公司的數(shù)據(jù)，我這里也只是分享我工作中的一個(gè)小小的經(jīng)驗(yàn)。