Question

我们正在考虑开始使用kxen来构建客户数据的逻辑回归模型。到目前为止，我们一直使用SAS和R studio，我很难清楚地理解Kxen中使用的K2R包的逻辑。

1）如果我想在sql中建立评分函数，如何从Kxen - (beta, intercept)获得回归系数？

得到以下sql代码（附带代码的一部分）：

SELECT $key, $target_variable, CAST( (CASE 
    WHEN $target_variable <= -1.32354053933e0 THEN 0.0e0
    WHEN $target_variable <= -3.245405264555e-1 THEN 0.0e0
    WHEN $target_variable <= -3.235405393301e-1 THEN  ( 2.283134417281e-3*$target_variable+7.409696685844e-4 ) 
    WHEN $target_variable <= -2.673812457267e-1 THEN  ( 4.065409082516e-5*$target_variable+1.543635190092e-5 ) 
    WHEN $target_variable <= -"2.673250302176e-1 THEN  ( 4.057282329758e1*"$target_variable"+1.084841700789e1 ) 
    ..... [more code here]
    ELSE 0.0e0
    END) AS FLOAT )
AS PROBA0 
into [table_name]
FROM 
(
    SELECT $key, ( 2.191922889118e-2 + CAST( (CASE 
        WHEN ( "predictor1" IS NULL OR "predictor1" = ''  ) THEN -6.39011247354e-3
        WHEN "predictor1" <= -2.432307283e0 THEN -1.541583426389e-1
        WHEN "predictor1" <= 9.41313103e-1 THEN  ( 9.932069236689e-2*"predictor1"+8.742010175092e-2 ) 
        WHEN "predictor1" <= 1.696595422e0 THEN  ( 4.169961790129e-2*"predictor1""+2.454336172985e-1 ) 
        WHEN "predictor1" >= 1.696595402e0 THEN 3.16180997712e-1
        ELSE -6.39011247354e-3
    END) AS FLOAT)+
CAST( (CASE 
    WHEN ( "predictor2" IS NULL OR "predictor2" = ''  ) THEN 3.937894402762e-3
    WHEN "predictor2" <= -9.99550198e-1 THEN -2.797353866946e-2
    WHEN "predictor2" <= -1.27770581e-1 THEN  ( 2.918798485695e-2*"predictor2""+1.201317665409e-3 ) 
    WHEN "predictor2" <= 3.78487285e-1 THEN  ( 2.547969219572e-2*"predictor2"+6.997428207111e-3 ) 
    ...... [more code here]

) AS $target_varialbe FROM [table_name]
) TMPTABLE0

预测变量在WOE变换后都被输入并定义为连续变量。

2）当按订单分配订单时，订单的订单是不同的，然后按概率订购时 - ergo转换从得分到概率不是单调的功能？我的目标是为客户分配标准化分数/概率。

有人可以解释一下吗？

Answer 1

因为我最终能够找到答案，所以它来了：用于稳健回归的KXEN K2R引擎与SAS或R不完全相同，因为它们使用不同的逻辑。 KXEN回归引擎基于结构风险最小化使用Vapniks定理构建，在分数计算中转换预测变量（分数未标准化），然后在不同分数区间使用逻辑方程组来获得目标变量的概率，从0到1归一化。因此无法从KXEN中提取回归系数。对概率的得分也不是严格单调的功能

KXEN中的回归系数

1 个答案: