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分箱后的值不能直接进模型，常用WOE（Weight of Evidence，即证据权重）的形式进行分箱后的编码。WOE是一种衡量某个分箱对目标变量影响的指标，它是对一个特定分箱中“好样本”与“坏样本”比例的对数比。
试想我们当前处理的是一个二分类问题共100条记录，一个自变量只有两个值v1, v2。
v1有50条记录，其中40条对应好样本，另外10条对应坏样本。
v2有50条记录，其中25条对应好样本，另外25条对应坏样本。
可见v1的WOE值远远高于v2的，直观上我们也可以看出来，v1确实有更好的区分度。
WOE编码对于卡方分箱的主要作用有:
提供分箱停止条件
在卡方分箱的递归合并过程中,当相邻间的WOE值差 Absolute(WOE变化) 足够小时,可以停止合并,避免过度合并。
最终评价分箱效果
通过分箱前後的IV值(所有WOE的加权和)差异,评价分箱方案的优劣。IV值越大表示变量区分度越强。
寻找最优分箱数
比较不同分箱数下,IV指标得到的增益,找到让IV收敛最快的分箱数解。
在信用评分和统计建模中。IV用于评估预测变量在预测一个二元结果（如违约与否）时的预测能力。
它是一种权衡变量预测能力的量化指标，广泛用于金融领域的信用风险评估
分箱：首先将预测变量分成几个组或箱子。例如，如果我们评估年龄对信用违约风险的影响，我们可能会根据年龄范围将借款人分组。
计算每个箱子的好坏比：在每个箱子内，分别计算好客户和坏客户的比例。好客户是指未发生预测事件的客户，坏客户是指发生了预测事件的客户。
计算WOE：对于每个箱子，计算"证据权重"（Weight of Evidence, WOE）。WOE是好比例与坏比例的自然对数。计算公式为：
计算IV：IV是每个箱子的WOE乘以好坏比的差，然后对所有箱子求和。
怎么取理解不同大小的iv值
