Main Content

ModifyPredictor

设置信用记分卡预测指标的属性

在页面中崩溃

句法

sc = modifyPredictor（SC，prediventOrname）
sc= modifypredictor(___，，，，名称，价值）

描述

例子

sc= modifypredictor(sc，，，，预测器）设置信用记分卡预测指标的属性。

例子

sc= modifypredictor(___，，，，名称，价值）sets the properties of the credit scorecard predictors using optional name-value pair arguments.

例子

全部收缩

Open Live Script

创建一个CreditsCoreCard对象使用CreditCardData。mat文件加载数据（使用Refaat 2011中的数据集）。实际上，多次代表分类数据。为了显示分类数据作为数字数据的情况，该变量的数据'resstatus'有意转换为数字值。

加载CreditCardDatadata.ResStatus = double(data.ResStatus); sc = creditscorecard(data,'idvar'，，，，“ custid'）
SC =带有属性的CreditsCoreCard：GoodLabel：0 ResponseVar：'状态'strogeSvar：''varnames：{1x11 cell} numercerPredictors：{1x7 cell} cancorical predictalpredictors：{'empstatus'empstatus''empstatus'其他{1x9单元}数据：[1200x11表]
[T,Stats] = predictorinfo(sc,'resstatus'）
t =1×4桌预测类型LatestBinning LatestFillMissingType LatestFillMissingValue _____________ _________________ _____________________ ______________________ ResStatus {'Numeric'} {'Original Data'} {'Original'} {0x0 double}
Stats=4×1 tableValue _______ Min 1 Max 3 Mean 1.7017 Std 0.71833

注意'resstatus'出现作为数字predictors财产。假设你想要'resstatus'被视为分类数据。例如，您可能需要允许自动安装算法重新排序类别。利用ModifyPredictor更改“预测类型”of the预测器'resstatus'从数字到分类。

sc = modifypredictor（sc，'resstatus'，，，，“预测类型”，，，，'Categorical'）
sc = creditscorecard with properties: GoodLabel: 0 ResponseVar: 'status' WeightsVar: '' VarNames: {1x11 cell} NumericPredictors: {1x6 cell} CategoricalPredictors: {'ResStatus' 'EmpStatus' 'OtherCC'} BinMissingData: 0 IDVar: 'CustID'predictorvars：{1x9 cell}数据：[1200x11表]
[T,Stats] = predictorinfo(sc,'resstatus'）
t =1×5桌PredictorType Ordinal LatestBinning LatestFillMissingType LatestFillMissingValue _______________ _______ _________________ _____________________ ______________________ ResStatus {'Categorical'} false {'Original Data'} {'Original'} {0x0 double}
Stats=3×1 tableCount _____ C1 542 C2 474 C3 184

注意'resstatus'现在出现在'Categorical'预测指标。

输入参数

全部收缩

信用记分卡模型，，，，specified as aCreditsCoreCard目的。利用CreditsCoreCard创建一个CreditsCoreCard目的。

预测器名称，，，，specified using a character vector or cell array of character vectors containing the names of the credit scorecard predictors.预测器对病例敏感。

数据类型：char|细胞

名称值参数

指定可选的逗号分隔对名称，价值arguments.姓名是参数名称和Valueis the corresponding value.姓名必须出现在引号中。您可以按任何顺序指定几个名称和值对参数姓名1,Value1,...,NameN,ValueN。

Example:sc = modifypredictor（sc，{'CustAge','CustIncome'},'PredictorType','Categorical','Ordinal',true)

一个或多个预测因子被转换为的预测类型，指定为逗号分隔对“预测类型”和角色向量。可能的值是：

  • ''- 不发生转换。

  • '数字'- 由预测器is converted to numeric.

  • 'Categorical'- 由预测器转换为分类。

数据类型：char

Indicator for whether predictors being converted to categorical or existing categorical predictors are treated as ordinal data, specified as the comma-separated pair consisting of“序数”和一个具有值的逻辑trueor错误的。

笔记

此可选输入参数仅用于类型的预测指标'Categorical'。

数据类型：逻辑

输出参数

全部收缩

信用记分卡模型，，，，returned as an updatedCreditsCoreCard目的。

也可以看看

|||

Introduced in R2015b

财务工具箱文档

万博1manbetx

用MATLAB建模财务风险的实用指南

用MATLAB建模财务风险的实用指南

Download ebook