woe是什麼
woe是一種證據權重，全稱為weight of evidence，是變數壓縮時我會採用的第二種方法。目前woe變換也是信用評分模型中標準的處理流程、必不可少的步驟之一。
woe怎麼算
下面即為woe的計算過程，其中，woe=ln(p(y=1)/p(y=0))。sas中可自動實現woe轉換，使用高效能的邏輯回歸過程即可實現，或者使用公式直接帶入也可以得到，非常簡單。
入模變數全部進行woe轉換
需要注意的是，woe有乙個挑戰，例如0-1形式的性別變數，其本身無法進行連續化處理，理論上這種天生離散的變數是無法進行woe轉換的，但是一般情況下為方便建模，所有的變數都會進行woe處理。後續建模時原始變數就不再使用了，入模的是woe處理後的變數。
woe轉換的優勢
雖然，woe轉換對於模型質量的提公升貢獻不大，但是從自變數壓縮、模型複雜性降低的角度而言，woe還是比較實用的。 一般，資料按照密度分布劃分會有四種分布形態，即鐘型、水平、u型與j型分布。如果資料為鐘型且非對稱分布，即資料分布有偏移，則需要通過變換將資料拉成對稱的分布形態，如果資料不是鐘型分布而是其他三種分布，此時如果想將資料轉換成正態分佈，通過box-cox變換是無能為力的，這時可以利用woe轉換。
通常，我的做法是：
以上，即可將乙個非正態的分布變成了正態的形式。當然，將連續變數分組最直觀的好處就是便於打分，一般，嚴格的fico模型，要求每乙個連續變數都必須進行分組處理。
個人**：
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