這一期咱們聊聊篩選變量的指標——IV值。

計算公式如下：

看公式有沒有很熟悉，大家沒有看錯，其中一部分就是WOE的計算公式。區別就在于WOE是對一個變量的每個分組的計算，IV值是對一個變量的統計指標。

如上圖所示，當前使用率的IV值為1.415。

IV值的作用就是衡量一個變量整體的預測能力，好處在于每個變量的IV值是可比的。所謂的IV值（informationvalue），指的是一個變量對于判定客戶屬于y1還是y0的信息貢獻，貢獻越大，IV值越大。

然而，我們僅從公式就可以看出，對于同一個變量來說，分組分的越多，它的IV值自然越大。但是分組過多會產生另外一個問題，每個分組的數據量會變少，導致每個分組不穩定。所以我們在進行變量分箱時不能只考慮提高變量的IV，也要兼顧穩定性與業務意義。

在進行變量初篩的時候，可以直接將IV值小于0.02的變量剔除，不參與后面的算法擬合過程。這些變量即使進入變量擬合庫，對判定客戶的貢獻也基本上等于沒有。

好了，這期就先聊到這里，下期再見！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的分计算iv值_筛选变量的指标—IV值的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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