Вес доказательства (Weight of evidence)

Синонимы: Коэффициент WoE, Coefficient WoE

Разделы: Метрики

Коэффициент WoE-анализа используется для формирования конечных классов, где каждому наблюдению, содержащему набор признаков, ставится в соответствие бинарная выходная переменная (Событие или Не-событие, в зависимости от логики решения задачи).

Затем производится разбиение всего диапазона изменения того или иного признака на несколько начальных классов, для каждого из которых вычисляется коэффициент WoE:

$Wo{E}_i=ln\frac{F^{-}}{F^{+}}$,

где

$i$ — индекс начального класса; $F^{-}$ — относительная частота появления Не-событий в классе; $F^{+}$ — относительная частота появления Событий в классе.

На основе коэффициентов WoE вычисляется величина, определяющая значимость признака в модели бинарной классификации, называемая информационным индексом (IV).

Коэффициенты WoE и вычисленные на их основе значения IV являются критерием для формирования конечных классов оптимальным образом:

• максимизируя значимость признака в бинарной классификационной модели;
• максимизируя равномерность заполнения интервалов, что обеспечивает наилучшую репрезентативность результатов;
• используя компромисс между этими вариантами.

В Loginom существует специализированнный обработчик конечные классы и визуализатор конечные классы (визуализатор), предназначенные для преобразования непрерывных и дискретных входных полей, используемых для построения моделей бинарной классификации, путем квантования на основе метода совокупности доказательств или WoE-анализа.