predictorinfo

Сводные данные свойств предиктора протокола результатов кредита

свернуть все на странице

Синтаксис

[T,Stats] = predictorinfo(sc,PredictorName)

Описание

пример

[T,Stats] = predictorinfo(sc,PredictorName) возвращает сводные данные свойств предиктора протокола результатов кредита и некоторой базовой статистики предиктора.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Создайте creditscorecard объект с помощью CreditCardData.mat файл, чтобы загрузить данные (использующий набор данных от Refaat 2011). 

load CreditCardData
sc = creditscorecard(data,'IDVar','CustID')
sc = 
  creditscorecard with properties:

                GoodLabel: 0
              ResponseVar: 'status'
               WeightsVar: ''
                 VarNames: {1x11 cell}
        NumericPredictors: {1x6 cell}
    CategoricalPredictors: {'ResStatus'  'EmpStatus'  'OtherCC'}
           BinMissingData: 0
                    IDVar: 'CustID'
            PredictorVars: {1x9 cell}
                     Data: [1200x11 table]

Получите статистику предиктора для PredictorName из CustAge. 

[T,Stats] = predictorinfo(sc,'CustAge')
T=1×4 table
               PredictorType      LatestBinning      LatestFillMissingType    LatestFillMissingValue
               _____________    _________________    _____________________    ______________________

    CustAge     {'Numeric'}     {'Original Data'}        {'Original'}              {0x0 double}     


Stats=4×1 table
            Value 
            ______

    Min         21
    Max         74
    Mean    45.174
    Std     9.8302

Получите статистику предиктора для PredictorName из ResStatus. 

[T,Stats] = predictorinfo(sc,'ResStatus')
T=1×5 table
                  PredictorType     Ordinal      LatestBinning      LatestFillMissingType    LatestFillMissingValue
                 _______________    _______    _________________    _____________________    ______________________

    ResStatus    {'Categorical'}     false     {'Original Data'}        {'Original'}              {0x0 double}     


Stats=3×1 table
                  Count
                  _____

    Home Owner     542 
    Tenant         474 
    Other          184
Скрипт Open Live Script

Создайте creditscorecard объект с помощью CreditCardData.mat файл, чтобы загрузить данные (использующий набор данных от Refaat 2011). 

load CreditCardData
sc = creditscorecard(dataMissing,'BinMissingData',true,'IDVar','CustID');
sc = autobinning(sc);

Используйте fillmissing заменять отсутствующие значения для CustAge предиктор со значением 38. 

sc = fillmissing(sc,'CustAge','constant',38);

Получите статистику предиктора для PredictorName из CustAge. 

[T,Stats] = predictorinfo(sc,'CustAge')
T=1×4 table
               PredictorType         LatestBinning          LatestFillMissingType    LatestFillMissingValue
               _____________    ________________________    _____________________    ______________________

    CustAge     {'Numeric'}     {'Automatic / Monotone'}        {'Constant'}                 {[38]}        


Stats=4×1 table
            Value 
            ______

    Min         21
    Max         74
    Mean    44.932
    Std     9.7436

Используйте fillmissing заменять отсутствующие значения для ResStatus предиктор с mode значение. 

sc = fillmissing(sc,'ResStatus','mode');

Получите статистику предиктора для PredictorName из ResStatus. 

[T,Stats] = predictorinfo(sc,'ResStatus')
T=1×5 table
                  PredictorType     Ordinal         LatestBinning          LatestFillMissingType    LatestFillMissingValue
                 _______________    _______    ________________________    _____________________    ______________________

    ResStatus    {'Categorical'}     false     {'Automatic / Monotone'}          {'Mode'}               {'Home Owner'}    


Stats=3×1 table
                  Count
                  _____

    Tenant         457 
    Home Owner     563 
    Other          180

Входные параметры

свернуть все

Модель протокола результатов кредита в виде creditscorecard объект. Используйте creditscorecard создать creditscorecard объект.

Имя предиктора, заданное использование вектора символов, содержащего имена предиктора протокола результатов кредита интереса. PredictorName является чувствительным к регистру.

Типы данных: char

Выходные аргументы

свернуть все

Итоговая информация для заданного предиктора, возвращенного как таблица со следующими столбцами:

  • 'PredictorType' Числовой или 'Categorical'.

  • 'Ordinal' — Для категориальных предикторов, булевская переменная, указывающая, является ли это порядковым.

  • 'LatestBinning' — Вектор символов, указывающий на последний прикладной алгоритм для входного параметра PredictorName. Значения:

    • 'Original Data' — Когда никакое раскладывание не применяется к предиктору.

    • 'Automatic / BinningName' — Где 'BinningName' одно из следующего: Monotone, Equal Width, или Equal Frequency.

    • 'Manual' — После каждого вызова modifybins, где любой 'CutPoints', 'CatGrouping', 'MinValue', или 'MaxValue' изменяются.

  • 'LatestFillMissingType' — Если fillmissing был применен к предиктору, значению Statistics аргумент для fillmissing отображен. Если предиктор не имеет никаких недостающих данных, то типом заливки является 'Original'.

  • 'LatestFillMissingValue' — Если fillmissing был применен к предиктору, значение заливки отображено. Если предиктор не имеет никаких недостающих данных, то значением заливки является [ ].

Имя предиктора используется в качестве имени строки в таблице, которая возвращена.

Итоговая статистика для входа PredictorName, возвращенный как таблица. Соответствующее значение хранится в 'Value' столбец.

Имена строки таблицы указывают на соответствующую статистику для числовых предикторов:

  • 'Min' — Минимальное значение в выборке.

  • 'Max' — Максимальное значение в выборке.

  • 'Mean' — Среднее значение в выборке.

  • 'Std' — Стандартное отклонение выборки.

    Примечание

    Для типов данных кроме 'двойного' или 'single', числовая точность может быть потеряна для стандартного отклонения. Типы данных кроме 'двойного' или 'single' брошены как 'дважды' прежде, чем вычислить стандартное отклонение.

Для категориальных предикторов имена строки содержат имена категорий с соответствующим общим количеством в 'Count' столбец.

Смотрите также

| | | |

Введенный в R2015b

Документация Financial Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте