Этот пример описывает присвоение точек для недостающих данных когда 'BinMissingData'
опция установлена в true
.
Предикторы, которые имеют недостающие данные в наборе обучающих данных, имеют явный интервал для <missing>
с соответствующими точками в итоговом протоколе результатов. Эти точки вычисляются из значения Веса доказательства (WOE) для <missing>
интервал и логистические коэффициенты модели. Для выигрыша целей эти точки присвоены отсутствующим значениям и значениям из области значений.
Предикторы без недостающих данных в наборе обучающих данных не имеют никакого <missing>
интервал, поэтому никакое ГОРЕ не может быть оценено от обучающих данных. По умолчанию точки для того, чтобы избегать и значений из области значений установлены в NaN
, и это приводит к счету NaN
при выполнении score
. Для предикторов, которые не имеют никакого явного <missing>
интервал, используйте аргумент 'Missing'
значения имени
в formatpoints
указать, как недостающие данные нужно лечить от выигрыша целей.
Создайте creditscorecard
объект с помощью CreditCardData.mat
файл, чтобы загрузить dataMissing
с отсутствующими значениями.
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
Number of missing values CustAge: 30
Number of missing values ResStatus: 40
Используйте creditscorecard
с аргументом 'BinMissingData'
значения имени
установите на true
к интервалу недостающие числовые или категориальные данные в отдельном интервале. Примените автоматическое раскладывание.
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]
Установите минимальное значение нуля для CustAge
и CustIncome
. С этим, любым отрицательным возрастом или информацией о доходе становится недопустимым или "из области значений". Для выигрыша целей значениям из области значений дают те же точки как отсутствующие значения.
Отобразите и постройте информацию об интервале для числовых данных для 'CustAge'
это включает недостающие данные в отдельный интервал, пометил <missing>
.
Bin Good Bad Odds WOE InfoValue
_____________ ____ ___ ______ ________ __________
{'[0,33)' } 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
Отобразите и постройте информацию об интервале для категориальных данных для 'ResStatus'
это включает недостающие данные в отдельный интервал, пометил <missing>
.
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
Для 'CustAge'
и 'ResStatus'
предикторы, там пропускает данные (NaN
s и <undefined>
) в обучающих данных и процессе раскладывания оценивает значение WOE -0.15787
и 0.026469
соответственно для недостающих данных в этих предикторах, как показано выше.
Для EmpStatus
и CustIncome
нет никакого явного интервала для отсутствующих значений, потому что обучающие данные не имеют никаких отсутствующих значений для этих предикторов.
Bin Good Bad Odds WOE InfoValue
____________ ____ ___ ______ ________ _________
{'Unknown' } 396 239 1.6569 -0.19947 0.021715
{'Employed'} 407 158 2.5759 0.2418 0.026323
{'Totals' } 803 397 2.0227 NaN 0.048038
Bin Good Bad Odds WOE InfoValue
_________________ ____ ___ _______ _________ __________
{'[0,29000)' } 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
Используйте fitmodel
подбирать модель логистической регрессии использование данных о Весе доказательства (WOE). fitmodel
внутренне преобразовывает все переменные предикторы в значения WOE, с помощью интервалов, найденных с автоматическим процессом раскладывания. fitmodel
затем подбирает модель логистической регрессии использование пошагового метода (по умолчанию). Для предикторов, которые имеют недостающие данные, существует явный <missing>
интервал, с соответствующим значением WOE, вычисленным из данных. При использовании fitmodel
, соответствующее значение WOE для <missing>
интервал применяется при выполнении преобразования WOE.
1. Adding CustIncome, Deviance = 1490.8527, Chi2Stat = 32.588614, PValue = 1.1387992e-08
2. Adding TmWBank, Deviance = 1467.1415, Chi2Stat = 23.711203, PValue = 1.1192909e-06
3. Adding AMBalance, Deviance = 1455.5715, Chi2Stat = 11.569967, PValue = 0.00067025601
4. Adding EmpStatus, Deviance = 1447.3451, Chi2Stat = 8.2264038, PValue = 0.0041285257
5. Adding CustAge, Deviance = 1442.8477, Chi2Stat = 4.4974731, PValue = 0.033944979
6. Adding ResStatus, Deviance = 1438.9783, Chi2Stat = 3.86941, PValue = 0.049173805
7. Adding OtherCC, Deviance = 1434.9751, Chi2Stat = 4.0031966, PValue = 0.045414057
Generalized linear regression model:
status ~ [Linear formula with 8 terms in 7 predictors]
Distribution = Binomial
Estimated Coefficients:
Estimate SE tStat pValue
________ ________ ______ __________
(Intercept) 0.70229 0.063959 10.98 4.7498e-28
CustAge 0.57421 0.25708 2.2335 0.025513
ResStatus 1.3629 0.66952 2.0356 0.04179
EmpStatus 0.88373 0.2929 3.0172 0.002551
CustIncome 0.73535 0.2159 3.406 0.00065929
TmWBank 1.1065 0.23267 4.7556 1.9783e-06
OtherCC 1.0648 0.52826 2.0156 0.043841
AMBalance 1.0446 0.32197 3.2443 0.0011775
1200 observations, 1192 error degrees of freedom
Dispersion: 1
Chi^2-statistic vs. constant model: 88.5, p-value = 2.55e-16
Масштабируйте точки протокола результатов "точками, разногласиями, и указывает, чтобы удвоить разногласия (PDO)" метод с помощью 'PointsOddsAndPDO'
аргумент formatpoints
. Предположим, что вы хотите, чтобы счет 500 точек имел разногласия 2 (вдвое более вероятный быть хорошими, чем быть плохими) и что разногласия удваивают каждые 50 точек (так, чтобы 550 точек имели бы разногласия 4).
Отобразите протокол результатов, показывающий масштабированные точки для предикторов, сохраненных в подходящей модели.
PointsInfo=38×3 table
Predictors Bin Points
_____________ ______________ ______
{'CustAge' } {'[0,33)' } 54.062
{'CustAge' } {'[33,37)' } 56.282
{'CustAge' } {'[37,40)' } 60.012
{'CustAge' } {'[40,46)' } 69.636
{'CustAge' } {'[46,48)' } 77.912
{'CustAge' } {'[48,51)' } 78.86
{'CustAge' } {'[51,58)' } 80.83
{'CustAge' } {'[58,Inf]' } 96.76
{'CustAge' } {'<missing>' } 64.984
{'ResStatus'} {'Tenant' } 62.138
{'ResStatus'} {'Home Owner'} 73.248
{'ResStatus'} {'Other' } 90.828
{'ResStatus'} {'<missing>' } 74.125
{'EmpStatus'} {'Unknown' } 58.807
{'EmpStatus'} {'Employed' } 86.937
{'EmpStatus'} {'<missing>' } NaN
⋮
Заметьте, что точки для <missing>
интервал для CustAge
и ResStatus
явным образом показаны (как 64.9836
и 74.1250
, соответственно). Эти точки вычисляются из значения WOE для <missing>
интервал и логистические коэффициенты модели.
Для предикторов, которые не имеют никаких недостающих данных в наборе обучающих данных, нет никакого явного <missing>
интервал. По умолчанию точки установлены в NaN
для недостающих данных и они приводят к счету NaN
при выполнении score
. Для предикторов, которые не имеют никакого явного <missing>
интервал, используйте аргумент 'Missing'
значения имени
в formatpoints
указать, как недостающие данные нужно лечить от выигрыша целей.
В целях рисунка возьмите несколько строк из исходных данных как тестовые данные и введите некоторые недостающие данные. Также введите некоторых недопустимые, или значения из области значений. Для числовых данных значения ниже минимума (или выше максимума) позволенный рассматриваются недопустимыми, такие как отрицательная величина для возраста (вспомните 'MinValue'
был ранее установлен в 0
для CustAge
и CustIncome
). Для категориальных данных недопустимые значения являются категориями, не явным образом включенными в протокол результатов, например, жилое состояние, не ранее сопоставленное с категориями протокола результатов, такими как "Дом" или бессмысленная строка, такими как "abc123".
CustAge ResStatus EmpStatus CustIncome TmWBank OtherCC AMBalance
_______ ___________ ___________ __________ _______ _______ _________
NaN Tenant Unknown 34000 44 Yes 119.8
48 <undefined> Unknown 44000 14 Yes 403.62
65 Home Owner <undefined> 48000 6 No 111.88
44 Other Unknown NaN 35 No 436.41
-100 Other Employed 46000 16 Yes 162.21
33 House Employed 36000 36 Yes 845.02
39 Tenant Freelancer 34000 40 Yes 756.26
24 Home Owner Employed -1 19 Yes 449.61
Выиграйте новые данные и смотрите, как точки присвоены для пропавших без вести CustAge
и ResStatus
, потому что у нас есть явный интервал с точками для <missing>
. Однако для EmpStatus
и CustIncome
score
функционируйте устанавливает точки на NaN
.
481.2231
520.8353
NaN
NaN
551.7922
487.9588
NaN
NaN
CustAge ResStatus EmpStatus CustIncome TmWBank OtherCC AMBalance
_______ _________ _________ __________ _______ _______ _________
64.984 62.138 58.807 67.893 61.858 75.622 89.922
78.86 74.125 58.807 82.439 61.061 75.622 89.922
96.76 73.248 NaN 96.969 51.132 50.914 89.922
69.636 90.828 58.807 NaN 61.858 50.914 89.922
64.984 90.828 86.937 82.439 61.061 75.622 89.922
56.282 74.125 86.937 70.107 61.858 75.622 63.028
60.012 62.138 NaN 67.893 61.858 75.622 63.028
54.062 73.248 86.937 NaN 61.061 75.622 89.922
Используйте аргумент 'Missing'
значения имени
в formatpoints
выбрать, как присвоить точки отсутствующим значениям для предикторов, которые не имеют явного <missing>
интервал. В этом примере используйте 'MinPoints'
опция для 'Missing'
аргумент. Минимум указывает для EmpStatus
в протоколе результатов, отображенном выше, 58.8072
, и для CustIncome
минимальными точками является 29.3753
.
481.2231
520.8353
517.7532
451.3405
551.7922
487.9588
449.3577
470.2267
CustAge ResStatus EmpStatus CustIncome TmWBank OtherCC AMBalance
_______ _________ _________ __________ _______ _______ _________
64.984 62.138 58.807 67.893 61.858 75.622 89.922
78.86 74.125 58.807 82.439 61.061 75.622 89.922
96.76 73.248 58.807 96.969 51.132 50.914 89.922
69.636 90.828 58.807 29.375 61.858 50.914 89.922
64.984 90.828 86.937 82.439 61.061 75.622 89.922
56.282 74.125 86.937 70.107 61.858 75.622 63.028
60.012 62.138 58.807 67.893 61.858 75.622 63.028
54.062 73.248 86.937 29.375 61.061 75.622 89.922