數據觀測中的“woe”是什麼意思

在數據分析和機器學習中，"woe"是"Weight of Evidence"的縮寫，它是一個用於變量轉換的統計學概念。Woe用於對數迴歸模型中的變量進行標準化，以便它們可以具有相同的範圍和單位。

在數學上，woe是一個比率，用來表示一個變量對預測目標的影響程度。它被定義為變量值之間的對數比率，這些變量值對應於預測目標的發生和不發生。woe的計算公式如下：

woe = ln(P(Y=1|X)/P(Y=0|X))

其中，P(Y=1|X)是當變量X取特定值時預測目標Y發生的機率，P(Y=0|X)是當變量X取相同值時預測目標Y不發生的機率。Y=1表示目標事件發生，Y=0表示目標事件不發生。

將woe應用於變量轉換，可以使變量在模型中更容易處理，並且可以提高模型的預測能力。在數字分類中，woe轉換也被用來對不同類別的數據進行標準化。