woe指标

woe指标
WOE（weight of evidence）是一种用于衡量一个变量对于某个事件的预测能力的指标。

它通常用于逻辑回归等机器学习模型中，可用于选择最优的预测变量。

WOE的计算公式如下：
WOE = ln（Good Distribution / Bad Distribution）
其中，Good Distribution表示目标变量为“好”（即事件发生）
时的样本分布情况，Bad Distribution表示目标变量为“坏”（即
事件不发生）时的样本分布情况。

WOE的值表示一个变量中不同类别的事件发生概率相对于总
体事件发生概率的变化情况。

WOE值越大，表示该变量的该
类别事件发生的可能性越大；WOE值越小，表示该变量的该
类别事件发生的可能性越小。

当WOE为正时，表示该类别事
件发生的可能性高于总体事件发生的可能性；当WOE为负时，表示该类别事件发生的可能性低于总体事件发生的可能性。

通过计算各个变量的WOE值，可以衡量变量的预测能力，并
用于模型的变量选择、特征工程等环节。