Page 86 - 信用評等模型12堂課-以消費金融為例
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三、自變數之處理
在模型投入 變 數 部分，不建議 採 用 原 始 變 數 ，因 原 始 變
數 容易 讓 模型 穩 定性不 佳 。一 般 常 見 方 法 為 採 用 每 一 變 數 分
組後 之 WOE 值，或 每 一 變 數 分組 之 虛擬 變 數 (dummy
variable) 。
（一） WOE 值
使用前 階段 中 每 一個 變 數 分組後 之 WOE 值，來取代 原
本的 變 數 值做為 迴歸 模型 訓 練 的投入， 除 可 避免 變 數 值中 極
端 值 (Outliers) 的 情 形 ， 亦 可減少模型過度 配 適
(Overfitting) 的現象。
表 6-1 利用 WOE 值取代原變數值
