Exponenta Banner

modifypredictor

Установите свойства предикторов протокола результатов кредита

свернуть все на странице

Синтаксис

sc = modifypredictor(sc,PredictorName)
sc = modifypredictor(___,Name,Value)

Описание

пример

sc = modifypredictor(sc,PredictorName) устанавливает свойства предикторов протокола результатов кредита.

пример

sc = modifypredictor(___,Name,Value) устанавливает свойства предикторов протокола результатов кредита с помощью дополнительных аргументов пары "имя-значение".

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Создайте creditscorecard объект с помощью CreditCardData.mat файл, чтобы загрузить данные (использующий набор данных от Refaat 2011). На практике категориальные данные много раз представляются числовыми значениями. Показать случай, где категориальные данные даны как числовые данные, данные для переменной 'ResStatus' намеренно преобразован в числовые значения. 

load CreditCardData
data.ResStatus = double(data.ResStatus);
sc = creditscorecard(data,'IDVar','CustID')
sc = 
  creditscorecard with properties:

                GoodLabel: 0
              ResponseVar: 'status'
               WeightsVar: ''
                 VarNames: {1x11 cell}
        NumericPredictors: {1x7 cell}
    CategoricalPredictors: {'EmpStatus'  'OtherCC'}
           BinMissingData: 0
                    IDVar: 'CustID'
            PredictorVars: {1x9 cell}
                     Data: [1200x11 table]


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

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


Stats=4×1 table
             Value 
            _______

    Min           1
    Max           3
    Mean     1.7017
    Std     0.71833

Обратите внимание на то, что 'ResStatus' появляется как часть NumericPredictors свойство. Примите, что вы хотите 'ResStatus' быть обработанным как категориальные данные. Например, можно хотеть позволить автоматическим алгоритмам раскладывания переупорядочивать категории. Используйте modifypredictor изменить 'PredictorType' из PredictorName 'ResStatus' от числового до категориального. 

sc = modifypredictor(sc,'ResStatus','PredictorType','Categorical')
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]


[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
          _____

    C1     542 
    C2     474 
    C3     184

Заметьте, что 'ResStatus' теперь появляется как часть 'Categorical' предикторы.

Входные параметры

свернуть все

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

Имя предиктора, заданное использование вектора символов или массива ячеек из символьных векторов, содержащего имена предикторов протокола результатов кредита. PredictorName является чувствительным к регистру.

Типы данных: char | cell

Аргументы name-value

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: sc = modifypredictor(sc,{'CustAge','CustIncome'},'PredictorType','Categorical','Ordinal',true)

Тип предиктора, что один или несколько предикторов преобразованы в в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'PredictorType' и вектор символов. Возможные значения:

  • '' — Никакое преобразование не происходит.

  • 'Numeric' — Данные о предикторе заданы PredictorName преобразован в числовой.

  • 'Categorical' — Данные о предикторе заданы PredictorName преобразован в категориальный.

Типы данных: char

Индикатор для того, обработаны ли предикторы, преобразовываемые в категориальные или существующие категориальные предикторы, как порядковые данные в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Ordinal' и логическое со значениями true или false.

Примечание

Этот дополнительный входной параметр только используется для предикторов типа 'Categorical'.

Типы данных: логический

Выходные аргументы

свернуть все

Модель протокола результатов кредита, возвращенная как обновленный creditscorecard объект.

Смотрите также

| | |

Введенный в R2015b

Документация Financial Toolbox

Поддержка