predictorinfo

Сводные данные свойств предиктора карты показателей кредита

Свернуть все на странице

Синтаксис

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

Описание

пример

[T,Stats] = predictorinfo(sc,PredictorName) возвращает сводные данные свойств предиктора карты показателей кредита и некоторую базовую статистику предиктора.

Примеры

свернуть все

Открыть Live Script

Создайте creditscorecard объект с использованием CreditCardData.mat файл для загрузки данных (с помощью набора данных из 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 от 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 от 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
Открыть Live Script

Создайте creditscorecard объект с использованием CreditCardData.mat файл для загрузки данных (с помощью набора данных из Refaat 2011). 

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

Использование fillmissing чтобы заменить отсутствующие значения для CustAge предиктор со значением 38. 

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

Получите статистику предиктора для PredictorName от 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

Использование fillmissing чтобы заменить отсутствующие значения для ResStatus предиктор со mode значение. 

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

Получите статистику предиктора для PredictorName от 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 карты показателей кредита, заданная как creditscorecard объект. Использование creditscorecard для создания creditscorecard объект.

Имя предиктора, заданное с помощью вектора символов, содержащей имена предиктора кредитной карты результатов, представляющего интерес. PredictorName учитывает регистр.

Типы данных: char

Выходные аргументы

свернуть все

Сводная информация для заданного предиктора, возвращенная как таблица со следующими столбцами:

  • 'PredictorType' — 'Numeric' или 'Categorical'.

  • 'Ordinal' - Для категориальных предикторов логическое значение, указывающее, является ли оно порядковым.

  • 'LatestBinning' - Вектор символов, указывающий последний примененный алгоритм для входного аргумента PredictorName. Значения:

    • 'Original Data' - Когда к предиктору не применяется раскладывание.

    • 'Automatic / BinningName' - Где 'BinningName' является одним из следующих: Monotone, Equal Width, или Equal Frequency.

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

  • 'LatestFillMissingType' - Если fillmissing был применен к предиктору, значению Statistics аргумент для fillmissing отображается. Если предиктор не имеет никаких отсутствующих данных, то тип заливки 'Original'.

  • 'LatestFillMissingValue' - Если fillmissing применен к предиктору, отображается значение заливки. Если предиктор не имеет никаких отсутствующих данных, то значение заливки [ ].

Имя предиктора используется как имя строки в возвращаемой таблице.

Итоговая статистика для входа PredictorName, возвращается как таблица. Соответствующее значение сохранено в 'Value' столбец.

Имена строк таблицы указывают 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, отличных от 'double' или 'single', числовая точность может быть потеряна для стандартного отклонения. Типы данных, отличные от 'double' или 'single', приводятся как 'double' перед вычислением стандартного отклонения.

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

См. также

| | | |

Введенный в R2015b

Financial Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте