logistic结果各个维度可视化 py更新为什么pyc没更新 2016.05.23回顾
2016-05-24 10:04
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1、加上了lptrigger,但是生产环境似乎还需要继续调试, 难道需要重启?还是py更新了,pyc没有跟着更新?
2、下午又开始玩echarts,想进一步完善可视化,开始的想法是在雷达图上,但是经过几个小时的探索,我发现并不能把每个维度的得分(woe或者其他可表征该维得分的值)画成雷达图,感觉雷达图的维度权重是相同的,尺度范围也是相同,这种比较好画雷达图,逻辑斯蒂画标准雷达图似乎不太可能,我没找到一个可行的方法,比如学历维度低、收入来源维度低,但是可能还是approve,而这种与逾期维度低,借贷情况低面积是相同,而这种有可能是decline,因为每个维权重不一样,而且雷达图很难看出这个维是好还是不好,雷达图是两两比较出来的,反观woe非常直观,正负就表征了好与坏,所以我最后想到的方法是正负直方图每个维度一目了然,多维度就是线性加合,在这个过程中,我又对logistic有了更进一步的认识,比如他的常数项,是一种修正,θX都是对结果的贡献,呈单增或单减(根据算0还是算1的概率)
3、然后我发现坏账这个字段以前同事存在统计不全的情况,我准备按照她的逻辑来改一下,顺便搞清楚她的逻辑
以上,昨天已经开始了锻炼和11点半作息,非常好,继续发扬,带堂客锻炼同时也是对自己的一种督促,效果不错!加油!
2、下午又开始玩echarts,想进一步完善可视化,开始的想法是在雷达图上,但是经过几个小时的探索,我发现并不能把每个维度的得分(woe或者其他可表征该维得分的值)画成雷达图,感觉雷达图的维度权重是相同的,尺度范围也是相同,这种比较好画雷达图,逻辑斯蒂画标准雷达图似乎不太可能,我没找到一个可行的方法,比如学历维度低、收入来源维度低,但是可能还是approve,而这种与逾期维度低,借贷情况低面积是相同,而这种有可能是decline,因为每个维权重不一样,而且雷达图很难看出这个维是好还是不好,雷达图是两两比较出来的,反观woe非常直观,正负就表征了好与坏,所以我最后想到的方法是正负直方图每个维度一目了然,多维度就是线性加合,在这个过程中,我又对logistic有了更进一步的认识,比如他的常数项,是一种修正,θX都是对结果的贡献,呈单增或单减(根据算0还是算1的概率)
3、然后我发现坏账这个字段以前同事存在统计不全的情况,我准备按照她的逻辑来改一下,顺便搞清楚她的逻辑
以上,昨天已经开始了锻炼和11点半作息,非常好,继续发扬,带堂客锻炼同时也是对自己的一种督促,效果不错!加油!
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