Возвратите информацию об интервале предиктора
bi = bininfo(sc,PredictorName)bi = bininfo(___,Name,Value)[bi,bm]
= bininfo(sc,PredictorName,Name,Value)[bi,bm,mv]
= bininfo(sc,PredictorName,Name,Value)bi = bininfo(sc,PredictorName)PredictorName.
bi = bininfo(___,Name,Value)
[ добавляют дополнительные аргументы значения имени. bi,bm]
= bininfo(sc,PredictorName,Name,Value)bininfo также опционально возвращает карту раскладывания (bm) или правила интервала в форме вектора точек разделения для числовых предикторов или таблица группировок категории для категориальных предикторов.
[ возвращает информацию на уровне интервала, таком как частоты “Хороших”, “Плохо", и статистика интервала для предиктора, заданного в bi,bm,mv]
= bininfo(sc,PredictorName,Name,Value)PredictorName с помощью дополнительных аргументов пары "имя-значение". bininfo опционально возвращает карту раскладывания или правила интервала в форме вектора точек разделения для числовых предикторов или таблицу группировок категории для категориальных предикторов. Кроме того, дополнительные аргументы пары "имя-значение" mv возвращает числовой массив, содержащий минимальные и максимальные значения, как установлено (или заданный) пользователем. Выходной аргумент mv установлен в пустой массив для категориальных предикторов.
Создайте объект creditscorecard с помощью файла CreditCardData.mat, чтобы загрузить data (использующий набор данных от Refaat 2011).
load CreditCardData
sc = creditscorecard(data);Отобразите информацию об интервале для категориального предиктора ResStatus.
bi = bininfo(sc,'ResStatus')bi=4×6 table
Bin Good Bad Odds WOE InfoValue
____________ ____ ___ ______ _________ _________
'Home Owner' 365 177 2.0621 0.019329 0.0001682
'Tenant' 307 167 1.8383 -0.095564 0.0036638
'Other' 131 53 2.4717 0.20049 0.0059418
'Totals' 803 397 2.0227 NaN 0.0097738
Используйте файл CreditCardData.mat, чтобы загрузить данные (dataWeights), который содержит столбец (RowWeights) для весов (использующий набор данных от Refaat 2011).
load CreditCardDataСоздайте объект creditscorecard с помощью дополнительного аргумента пары "имя-значение" для 'WeightsVar'.
sc = creditscorecard(dataWeights,'WeightsVar','RowWeights')
sc =
creditscorecard with properties:
GoodLabel: 0
ResponseVar: 'status'
WeightsVar: 'RowWeights'
VarNames: {1x12 cell}
NumericPredictors: {1x7 cell}
CategoricalPredictors: {'ResStatus' 'EmpStatus' 'OtherCC'}
BinMissingData: 0
IDVar: ''
PredictorVars: {1x10 cell}
Data: [1200x12 table]
Отобразите информацию об интервале для числового предиктора 'CustIncome'. Когда дополнительный аргумент пары "имя-значение" 'WeightsVar' используется, чтобы задать наблюдение (выборка) веса, таблица bi содержит взвешенные количества.
bi = bininfo(sc,'CustIncome');
bi(1:10,:)ans=10×6 table
Bin Good Bad Odds WOE InfoValue
_______ _______ _______ _______ ________ __________
'18000' 0.94515 1.496 0.63179 -1.1667 0.0059198
'19000' 0.47588 0.80569 0.59065 -1.2341 0.0034716
'20000' 2.1671 1.4636 1.4806 -0.31509 0.00061392
'21000' 3.2522 0.88064 3.693 0.59889 0.0021303
'22000' 1.5438 1.2714 1.2142 -0.51346 0.0012913
'23000' 1.787 2.7529 0.64913 -1.1397 0.010509
'24000' 3.4111 2.2538 1.5135 -0.29311 0.00082663
'25000' 2.2333 6.1383 0.36383 -1.7186 0.042642
'26000' 2.1246 4.4754 0.47474 -1.4525 0.024526
'27000' 3.1058 3.528 0.88032 -0.83501 0.0082144
Создайте объект creditscorecard с помощью файла CreditCardData.mat, чтобы загрузить data (использующий набор данных от Refaat 2011).
load CreditCardData
sc = creditscorecard(data);Отобразите настроенную информацию об интервале для категориального предиктора ResStatus, сохранив только столбец WOE. Вес доказательства (WOE) является заданным интервалом интервалом, но нет никакой концепции "общего WOE", поэтому последний элемент в строке 'Totals' установлен в NaN.
bi = bininfo(sc,'ResStatus','Statistics','WOE'); disp(bi)
Bin Good Bad WOE
____________ ____ ___ _________
'Home Owner' 365 177 0.019329
'Tenant' 307 167 -0.095564
'Other' 131 53 0.20049
'Totals' 803 397 NaN
Отобразите настроенную информацию об интервале для категориального предиктора ResStatus, сохранив только Odds и столбцы WOE, без строки Totals.
bi = bininfo(sc,'ResStatus','Statistics',{'Odds','WOE'},'Totals','Off'); disp(bi)
Bin Good Bad Odds WOE
____________ ____ ___ ______ _________
'Home Owner' 365 177 2.0621 0.019329
'Tenant' 307 167 1.8383 -0.095564
'Other' 131 53 2.4717 0.20049
Отобразите информационное значение, энтропию, Gini и статистику хи-квадрата. Для получения дополнительной информации об этих статистических данных смотрите Статистику для Протокола результатов Кредита.
Для получения информации значение, энтропия и Gini, значение явилось в уровень интервала, вклад интервала к итоговому значению. Общее информационное значение, энтропия и меры Gini находятся в строке 'Totals'.
Для хи-квадрата, если существуют интервалы N, первые N-1 значения в столбце 'Chi2' сообщают о попарной статистике хи-квадрата для непрерывных интервалов. Например, эта попарная мера также используется алгоритмом 'Merge' в autobinning, чтобы определить, должны ли два непрерывных интервала быть объединены. В этом примере первое значение в столбце 'Chi2' (1.0331) является статистической величиной хи-квадрата интервалов 1 и 2 ('Home Owner' и 'Tenant'), и второе значение в столбце (2.5103) является статистической величиной хи-квадрата интервалов 2 и 3 ('Tenant' и 'Other'). Нет более попарных значений хи-квадрата, чтобы вычислить в этом примере, таким образом, третий элемент столбца 'Chi2' установлен в NaN. Значение хи-квадрата, о котором сообщают в строке 'Totals', является статистической величиной хи-квадрата, вычисленной по всем интервалам.
bi = bininfo(sc,'ResStatus','Statistics',{'InfoValue','Entropy','Gini','Chi2'}); disp(bi)
Bin Good Bad InfoValue Entropy Gini Chi2
____________ ____ ___ _________ _______ _______ ______
'Home Owner' 365 177 0.0001682 0.91138 0.43984 1.0331
'Tenant' 307 167 0.0036638 0.93612 0.45638 2.5103
'Other' 131 53 0.0059418 0.86618 0.41015 NaN
'Totals' 803 397 0.0097738 0.91422 0.44182 2.5549
Создайте объект creditscorecard с помощью файла CreditCardData.mat, чтобы загрузить data (использующий набор данных от Refaat 2011).
load CreditCardData
sc = creditscorecard(data);Карта раскладывания или правила для категориальных данных получены в итоге в "таблице" группировки категории, возвращенной как дополнительный вывод. По умолчанию каждая категория помещается в отдельный интервал. Вот является информация для предиктора ResStatus.
[bi,cg] = bininfo(sc,'ResStatus')bi=4×6 table
Bin Good Bad Odds WOE InfoValue
____________ ____ ___ ______ _________ _________
'Home Owner' 365 177 2.0621 0.019329 0.0001682
'Tenant' 307 167 1.8383 -0.095564 0.0036638
'Other' 131 53 2.4717 0.20049 0.0059418
'Totals' 803 397 2.0227 NaN 0.0097738
cg=3×2 table
Category BinNumber
____________ _________
'Home Owner' 1
'Tenant' 2
'Other' 3
К категориям группы Tenant и Other, измените таблицу cg группировки категории так, чтобы номер интервала для Other совпал с номером интервала для Tenant. Затем используйте функцию modifybins, чтобы обновить протокол результатов.
cg.BinNumber(3) = 2; sc = modifybins(sc,'ResStatus','CatGrouping',cg);
Отобразите обновленную информацию об интервале. Метки интервала были обновлены и что информация о членстве в интервале содержится в категории, группирующей cg.
[bi,cg] = bininfo(sc,'ResStatus')bi=3×6 table
Bin Good Bad Odds WOE InfoValue
________ ____ ___ ______ _________ __________
'Group1' 365 177 2.0621 0.019329 0.0001682
'Group2' 438 220 1.9909 -0.015827 0.00013772
'Totals' 803 397 2.0227 NaN 0.00030592
cg=3×2 table
Category BinNumber
____________ _________
'Home Owner' 1
'Tenant' 2
'Other' 2
Создайте объект creditscorecard с помощью файла CreditCardData.mat, чтобы загрузить data (использующий набор данных от Refaat 2011).
load CreditCardData
sc = creditscorecard(data);Предиктор CustIncome является числовым. По умолчанию каждое значение предиктора помещается в отдельный интервал.
bi = bininfo(sc,'CustIncome')bi=46×6 table
Bin Good Bad Odds WOE InfoValue
_______ ____ ___ _______ _________ __________
'18000' 2 3 0.66667 -1.1099 0.0056227
'19000' 1 2 0.5 -1.3976 0.0053002
'20000' 4 2 2 -0.011271 6.3641e-07
'21000' 6 3 2 -0.011271 9.5462e-07
'22000' 4 2 2 -0.011271 6.3641e-07
'23000' 4 4 1 -0.70442 0.0035885
'24000' 5 5 1 -0.70442 0.0044856
'25000' 4 9 0.44444 -1.5153 0.026805
'26000' 4 11 0.36364 -1.716 0.038999
'27000' 6 6 1 -0.70442 0.0053827
'28000' 13 11 1.1818 -0.53736 0.0061896
'29000' 11 10 1.1 -0.60911 0.0069988
'30000' 18 16 1.125 -0.58664 0.010493
'31000' 24 8 3 0.39419 0.0038382
'32000' 21 15 1.4 -0.36795 0.0042797
'33000' 35 19 1.8421 -0.093509 0.00039951
⋮
Сократите количество интервалов с помощью функции autobinning (функция modifybins может также использоваться).
sc = autobinning(sc,'CustIncome');Отобразите обновленную информацию об интервале. Карта раскладывания или правила для числовых данных получены в итоге как "точки разделения", возвращенные как дополнительный вывод (cp).
[bi,cp] = bininfo(sc,'CustIncome')bi=8×6 table
Bin Good Bad Odds WOE InfoValue
_______________ ____ ___ _______ _________ __________
'[-Inf,29000)' 53 58 0.91379 -0.79457 0.06364
'[29000,33000)' 74 49 1.5102 -0.29217 0.0091366
'[33000,35000)' 68 36 1.8889 -0.06843 0.00041042
'[35000,40000)' 193 98 1.9694 -0.026696 0.00017359
'[40000,42000)' 68 34 2 -0.011271 1.0819e-05
'[42000,47000)' 164 66 2.4848 0.20579 0.0078175
'[47000,Inf]' 183 56 3.2679 0.47972 0.041657
'Totals' 803 397 2.0227 NaN 0.12285
cp = 6×1
29000
33000
35000
40000
42000
47000
Вручную удалите вторую точку разделения (контур между вторыми и третьими интервалами), чтобы объединить интервалы два и три. Используйте функцию modifybins, чтобы обновить протокол результатов.
cp(2) = []; sc = modifybins(sc,'CustIncome','CutPoints',cp,'MinValue',0);
Отобразите обновленную информацию об интервале.
[bi,cp,mv] = bininfo(sc,'CustIncome')bi=7×6 table
Bin Good Bad Odds WOE InfoValue
_______________ ____ ___ _______ _________ __________
'[0,29000)' 53 58 0.91379 -0.79457 0.06364
'[29000,35000)' 142 85 1.6706 -0.19124 0.0071274
'[35000,40000)' 193 98 1.9694 -0.026696 0.00017359
'[40000,42000)' 68 34 2 -0.011271 1.0819e-05
'[42000,47000)' 164 66 2.4848 0.20579 0.0078175
'[47000,Inf]' 183 56 3.2679 0.47972 0.041657
'Totals' 803 397 2.0227 NaN 0.12043
cp = 5×1
29000
35000
40000
42000
47000
mv = 1×2
0 Inf
Отметьте, рекомендуется постараться не иметь интервалы с частотами нуля, потому что они приводят к бесконечному или неопределенному (NaN) статистику. Используйте modifybins или функции autobinning, чтобы изменить интервалы.
Создайте объект creditscorecard с помощью файла CreditCardData.mat, чтобы загрузить dataMissing с отсутствующими значениями.
load CreditCardData.mat
head(dataMissing,5)ans=5×11 table
CustID CustAge TmAtAddress ResStatus EmpStatus CustIncome TmWBank OtherCC AMBalance UtilRate status
______ _______ ___________ ___________ _________ __________ _______ _______ _________ ________ ______
1 53 62 <undefined> Unknown 50000 55 Yes 1055.9 0.22 0
2 61 22 Home Owner Employed 52000 25 Yes 1161.6 0.24 0
3 47 30 Tenant Employed 37000 61 No 877.23 0.29 0
4 NaN 75 Home Owner Employed 53000 20 Yes 157.37 0.08 0
5 68 56 Home Owner Employed 53000 14 Yes 561.84 0.11 0
fprintf('Number of rows: %d\n',height(dataMissing))Number of rows: 1200
fprintf('Number of missing values CustAge: %d\n',sum(ismissing(dataMissing.CustAge)))Number of missing values CustAge: 30
fprintf('Number of missing values ResStatus: %d\n',sum(ismissing(dataMissing.ResStatus)))Number of missing values ResStatus: 40
Используйте creditscorecard с набором аргумента 'BinMissingData' значения имени к true к интервалу недостающие данные в отдельном интервале.
sc = creditscorecard(dataMissing,'IDVar','CustID','BinMissingData',true); sc = autobinning(sc); disp(sc)
creditscorecard with properties:
GoodLabel: 0
ResponseVar: 'status'
WeightsVar: ''
VarNames: {1x11 cell}
NumericPredictors: {1x6 cell}
CategoricalPredictors: {'ResStatus' 'EmpStatus' 'OtherCC'}
BinMissingData: 1
IDVar: 'CustID'
PredictorVars: {1x9 cell}
Data: [1200x11 table]
Отобразите информацию об интервале для числовых данных для 'CustAge', который включает недостающие данные в отдельный интервал, маркировал <missing>.
bi = bininfo(sc,'CustAge');
disp(bi) Bin Good Bad Odds WOE InfoValue
___________ ____ ___ ______ ________ __________
'[-Inf,33)' 69 52 1.3269 -0.42156 0.018993
'[33,37)' 63 45 1.4 -0.36795 0.012839
'[37,40)' 72 47 1.5319 -0.2779 0.0079824
'[40,46)' 172 89 1.9326 -0.04556 0.0004549
'[46,48)' 59 25 2.36 0.15424 0.0016199
'[48,51)' 99 41 2.4146 0.17713 0.0035449
'[51,58)' 157 62 2.5323 0.22469 0.0088407
'[58,Inf]' 93 25 3.72 0.60931 0.032198
'<missing>' 19 11 1.7273 -0.15787 0.00063885
'Totals' 803 397 2.0227 NaN 0.087112
plotbins(sc,'CustAge')
Отобразите информацию об интервале для категориальных данных для 'ResStatus', который включает недостающие данные в отдельный интервал, маркировал <missing>.
[bi,cg] = bininfo(sc,'ResStatus');
disp(bi) Bin Good Bad Odds WOE InfoValue
____________ ____ ___ ______ _________ __________
'Tenant' 296 161 1.8385 -0.095463 0.0035249
'Home Owner' 352 171 2.0585 0.017549 0.00013382
'Other' 128 52 2.4615 0.19637 0.0055808
'<missing>' 27 13 2.0769 0.026469 2.3248e-05
'Totals' 803 397 2.0227 NaN 0.0092627
disp(cg)
Category BinNumber
____________ _________
'Tenant' 1
'Home Owner' 2
'Other' 3
Обратите внимание на то, что таблица группировки категории не включает <missing> , потому что это - зарезервированный интервал, и пользователи не могут взаимодействовать непосредственно с интервалом <missing> .
plotbins(sc,'ResStatus')
[1] Андерсон, R. Инструментарий рейтинга кредитоспособности. Издательство Оксфордского университета, 2007.
[2] Refaat, M. Протоколы результатов кредитного риска: разработка и реализация Используя SAS. lulu.com, 2011.
autobinning | bindata | creditscorecard | displaypoints | fitmodel | formatpoints | modifybins | modifypredictor | plotbins | predictorinfo | probdefault | score | setmodel | validatemodel