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2024年5月8日发(作者：)

y是一种用于计算变量的信息价值

（Information Value，IV）的方法。IV是一种衡量变量对

于预测模型的预测能力的指标，常用于评估变量的重要性和

选择最佳预测变量。

计算IV的原理如下：

1. 首先，将变量的取值范围划分为若干个区间（或者称为

分箱），每个区间内包含一定数量的样本。分箱的目的是将

连续变量离散化，使得变量的取值具有一定的稳定性。

2. 对于每个区间，计算以下四个指标：

- 好坏样本数（Good/Bad Count）：区间内好样本（目

标变量为1）和坏样本（目标变量为0）的数量。

- 好样本率（Good Rate）：好样本数除以总样本数的比

例。

- 坏样本率（Bad Rate）：坏样本数除以总样本数的比

例。

- WoE（Weight of Evidence）：WoE是一种衡量变量对

于目标变量的预测能力的指标，计算公式为ln(好样本率/

坏样本率)。

3. 根据计算得到的WoE值，可以计算IV值。IV的计算公式

为每个区间的（好样本率-坏样本率）乘以WoE值的总和。

IV的值范围通常为0到正无穷大，IV越大表示变量对于预

测模型的预测能力越强，IV越小表示变量对于预测模型的预

测能力越弱。

通过计算变量的IV值，可以评估变量的重要性，并选择最

佳的预测变量用于建立预测模型。

本文标签： 变量预测样本计算区间

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