1.IV的用途IV的全称是Information Value，中文意思是信息价值，或者信息量。我们在用逻辑回归、决策树等模型方法构建分类模型时，经常需要对自变量进行筛选。比如我们有200个候选自变量，通常情况下，不会直接把200个变量直接放到模型中去进行拟合训练，而是会用一些方法，从这200个自变量中挑选一些出来，放进模型，形成入模变量列表。那么我们怎么去挑选入模变量呢？挑选入模变

1.IV的用途IV的全称是Information Value，中文意思是信息价值，或者信息量。我们在用逻辑回归、决策树等模型方法构建分类模型时，经常需要对自变量进行筛选。比如我们有200个候选自变量，通常情况下，不会直接把200个变量直接放到模型中去进行拟合训练，而是会用一些方法，从这200个自变量中挑选一些出来，放进模型，形成入模变量列表。那么我们怎么去挑选入模变量呢？挑选入模变

1. 相似度模型的应用场景简单的说，相似度模型的应用场景就是，需要找到和某个实体相似的其他实体。比如：（1）商铺选址：某公司要在新城市开新的店铺，需要选址，可以使用相似度模型，找到和现有市场中表现好的商铺地址相似的地点；（2）广告宣传：其实和商铺选址类似，要选择一个好的宣传地点，可以使用相似度模型，找到和现有最好的宣传地点最相似的地点；（3）个性化推荐：这是现在互联网领域，尤其

1．    原理最近邻方法的基本原理是：距离最近的个体之间是最相似的，会表现出相同的行为。比如，如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。基于记忆的推理算法和协同过滤算法都是基于这个基本思想的。基于记忆的推理算法，是在过去的个体中，找到和当前样本最相似的一个或者多个个体，用这些个体的结果作为当前样本的预测结果。

1．  表查询模型的基本思想：表查询模型基本上基于这样一个基本思想：在多个已知属性上上相似的个体，在其他属性上也会相似。比如个体A和个体B的三个属性x1，x2，x3相似，那么另外一个属性y很可能也相似。注：（1）这种相似性的关联是有限制的，主要的限制就是x1，x2，x3和y应该具有比较高的相关性。如果x1，x2，x3和y没有相关性，那么，即使两个个体在x1，x2，x3属性上都非常相

1． 适用的场景（1）分析对某种响应可能性影响最大的因素，比如判断具有什么特征的客户流失概率更高；（2）为其他模型筛选变量。决策树找到的变量是对目标变量影响很大的变量。所以可以作为筛选变量的手段。注：1）决策树筛选的变量之间的独立性可能不够，因为决策树每次选择变量时不会考虑变量和其他变量的相关性。所以，如果其他模型自变量的相关性很敏感，用决策树筛选变量时需要检查变量的相关性。2

1.IV的用途IV的全称是Information Value，中文意思是信息价值，或者信息量。我们在用逻辑回归、决策树等模型方法构建分类模型时，经常需要对自变量进行筛选。比如我们有200个候选自变量，通常情况下，不会直接把200个变量直接放到模型中去进行拟合训练，而是会用一些方法，从这200个自变量中挑选一些出来，放进模型，形成入模变量列表。那么我们怎么去挑选入模变量呢？挑选入模变