A
Спасибо
Ребят, привет, сижу с этим уже пятый час
надеюсь, кто-нибудь знаком с преобразованием WoE
у меня есть признак, который разбиты на бины и мне надо проверить их на монотонность
кто-то может подсказать, как это делать?
Size: a a a
2021 February 21
И
K
Ребят, привет, сижу с этим уже пятый час
надеюсь, кто-нибудь знаком с преобразованием WoE
у меня есть признак, который разбиты на бины и мне надо проверить их на монотонность
кто-то может подсказать, как это делать?
надеюсь, кто-нибудь знаком с преобразованием WoE
у меня есть признак, который разбиты на бины и мне надо проверить их на монотонность
кто-то может подсказать, как это делать?
Обычно число бинов достаточно невелико, поэтому просто строят графики. На них отчетливо видна монотонность или ее отсутствие
И
я пользуюсь библиотекой, которая умеет строить эти графики только для train, но не для test, а мне так же надо проверить монотонность признака и на test
я пытался сам рассчитать эту величину, но у меня не получилось, может у вас есть предположение, что это?
я пытался сам рассчитать эту величину, но у меня не получилось, может у вас есть предположение, что это?
И
И
i
я пользуюсь библиотекой, которая умеет строить эти графики только для train, но не для test, а мне так же надо проверить монотонность признака и на test
я пытался сам рассчитать эту величину, но у меня не получилось, может у вас есть предположение, что это?
я пытался сам рассчитать эту величину, но у меня не получилось, может у вас есть предположение, что это?
Что такое монотонномтб признака?
И
Что такое монотонномтб признака?
это когда он идет строго вниз или верх, бин с nan не учитываем
И
Что такое монотонномтб признака?
И
Что такое монотонномтб признака?
А
Всем привет! Можете проверить работу, пожалуйста? C1W4, ЦПТ. https://www.coursera.org/learn/mathematics-and-python/peer/4vN1n/tsientral-naia-priediel-naia-tieoriema-svoimi-rukami/review/VAzFwnO1EeuVRgpkjHwX-Q
i
Но если признак не ординальный его всегда можно сделать монотонным. Перетсановокой?
i
Или он ординальный?
И
Но если признак не ординальный его всегда можно сделать монотонным. Перетсановокой?
можно попытаться, но не факт что получится
K
Перестановкой можно сделать его монотонным, но признаки действительно имеют порядковую структуру в большинстве случаев, поэтому делать перестановку нельзя.
K
я пользуюсь библиотекой, которая умеет строить эти графики только для train, но не для test, а мне так же надо проверить монотонность признака и на test
я пытался сам рассчитать эту величину, но у меня не получилось, может у вас есть предположение, что это?
я пытался сам рассчитать эту величину, но у меня не получилось, может у вас есть предположение, что это?
Так а зачем вам делать это для тест? Тест ведь на то и тест, что симулирует полностью новые данные. А какие уж они получаются, такие получаются
I
Ребят, привет, сижу с этим уже пятый час
надеюсь, кто-нибудь знаком с преобразованием WoE
у меня есть признак, который разбиты на бины и мне надо проверить их на монотонность
кто-то может подсказать, как это делать?
надеюсь, кто-нибудь знаком с преобразованием WoE
у меня есть признак, который разбиты на бины и мне надо проверить их на монотонность
кто-то может подсказать, как это делать?
а нельзя разбить на бины объединив признаки на трейне и на тесте?
И
Так а зачем вам делать это для тест? Тест ведь на то и тест, что симулирует полностью новые данные. А какие уж они получаются, такие получаются
Проверить качество преобразования, а как получится это на oot
И
Ibp
а нельзя разбить на бины объединив признаки на трейне и на тесте?
Он тогда будет обучаться на test, а должен только на train
K
Можно написать просто свой sklearn-like трансформер для WOE биннинга. Сделаете fit на трейне потом, transform для теста и отрисуйте на графике то, что получилось на тесте.