Кайсы бир монотондуу болушу керек, б.а. үкпелер менен өсүп же азайып. Сиз WOE маанилерин түзө аласыз жана графиктен сызыктуулугун текшере аласыз.
Эмне үчүн кайгы монотондуу болушу керек?
Монотоникалык топтоо аркылуу WoE трансформациясы жогоруда айтылган көйгөйлөрдүн ар бирин чечүүнүн ыңгайлуу жолун камсыз кылат. … Ошондой эле, сандык өзгөрмө жана анын катуу монотондуу функциялары бирдей монотондуу WoE трансформациясына жакындашын белгилей кетүү керек.
Логистикалык регрессияда кайгы кантип колдонулат?
Номиналдуу же дискреттик өзгөрмөнүн далилдердин салмагын (WOE) коддоо экилик логистикалык регрессиянын моделдеринде колдонуу үчүн божомолдоочуларды даярдоодо кеңири колдонулат. WOE коддоосун колдонууда, алдын ала маанилүү кадам болуп, алдын ала айтуу күчүн жоготпостон, парсимонияга жетүү үчүн алдын ала айтуучунун деңгээлдерин бириктирүү саналат.
Машинаны үйрөнүү деген эмне?
Далилдердин салмагы (WOE) маалымат илиминде функцияларды көрсөтүү жана баалоо үчүн күчтүү курал. … Мындай трансформациялар функцияны векторлорго айландырса жана машина үйрөнүү алгоритмдерине берилсе да, 0-1 бааланган векторлорду функция катары чечмелөө кыйын.
Монотоникалык байлоо деген эмне?
Монотоникалык топтоо максималдуу топтолгон максаттуу ылдамдыктын (MAPA) негизинде Сүрөттөмө. кон. bin максималдуу топтолгон максаттуу ылдамдыктын негизинде монотондуу бинни ишке ашырат. Бул алгоритм MAPA (Monotone Adjacent Pooling Algorithm) деп аталат.
