woe分析_机器学习-谈谈逻辑回归里面的woe化-20170911

1、woe是什么东西

如果有人接触过信用评分卡，那么肯定是有看过在变量处理那一步，有一个变量woe的过程。那么woe是如何计算的呢，有什么具体含义呢。

woe全称是Weight of Evidence，即证据权重，也叫作自变量的一种编码，这种定义是不是很拗口，也很难理解，但你看过它的公式以后就会比较清楚了。

这是某一变量某一分组的woe,B代表风险客户，G代表正常客户，所以WOE衡量了这组里面的好坏客户的占比与整体样本好坏样本占比的差异，差异越大，对风险区分越明显。但woe只考虑了风险区分的能力，但没有考虑能区分的用户有多少，所以又引出了一个IV的定义，可以衡量一个变量的风险区分能力：

2、为什么可以woe化

看到我上面说的是为什么可以，而不是为什么一定要，这两者还是有差别的，毕竟我们并不一定要woe化，woe化只是一个好的习惯(经验)而已。

但是你知道为什么在这里是可以woe化的呢，那么在其他算法里面是不是可以woe化呢。

要回答上面这个问题，首先我们可以想想如果变量离散化后不做woe化，那么是不是这个时候的变量可以直接丢到算法里面去学习呢，答案是否定的。如果我们不采用woe化，我们一般会将离散后的变量或者一些类别变量dummy化，那为什么要dummy化呢，而不是直接使用离散后的变量呢，这里的原因就是离散后的变量很难知道各个组之间的数量关系，比如我将年龄分成了20岁以下、20-50、50岁以上三组，也许我可以直接赋1、2、3的数量关系，但是这个数量关系仅仅表示顺序，他们之间实质性的数值间隔你是不知道的。

所以我们知道了变量离散化后不能直接丢到模型里面的原因，那为什么woe化以后就可以了呢，那是因为woe化解决了组(类)与组之间数值未知的情况，为什么这样说呢。我们还需要回到逻辑回归的几个式子上，这里不会有公式推导，逻辑回归的线性公式是：

可以看到，右边是线性的式子，左边是因变量的一个映射，你们看左边，是不是和woe的公式定义很像，但又有点不一样，不一样的地方在哪里呢，就是

和

，分别是全量样本中的风险样本数和正常样本数，如果我们样本选定后，这两个值其实是确定，所以影响woe就只有这个组里面的B和G了，这个其实是和逻辑回归的左边式子是成一个正比的关系，其实说到这里基本上算是已经明朗了。我把逻辑回归右边的变量(x)woe化，其实就是因为左边需要拟合的就是这种形式，所以这种改变完全可以衡量组与组之间的数量关系。

既然woe化是和逻辑回归的式子是紧密联系的，那么这也说明woe化是不能用在其他算法(不包括树模型)中的。

3、woe化有什么好处呢

有啥好处其实是一个仁者见仁智者见智的事，就我的认知，好处有这么几个：第一，好解释，因为如果dummy的话其实是将一个变量拆开了，会出现某个维度有一部分入模的情况，而woe不会；第二是变量变少了，调整更直观(这个好有道理)；第三是woe值可以很好的区分哪些组是负向的，哪些组是正向的。但其实它也有弊端，因为你无法从系数看出这个变量的正负向，因为woe化后，你拟合出来的系数应该都是正的，如果你拟合出的系数有些是负，那么说明你模型没建好，出现了共线性的问题，所以这也算是一个好处呢。

下篇文章继续讲讲为啥woe后系数为正的的原因。

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