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这个数据集是sas em里面自带的那个德国信用的数据集，网上可以搜到很多挖掘的流程。不过现在老师要我们不使用logistic neural tree这些模型，单纯的对20个变量进行筛选分析，可以进行transformation  或者通过把一些变量相乘相除combine成一个新变量使之能更好预测，还要进行interdependence分析之类的，除了做correlation matrix完全没别的方法了么？

希望做过这个case的前辈给我点指导！不需要后面的模型对比分析，只要前面的这些问题提点下就好了。谢谢！

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关键词：German Credit cred Case Edit 求助 SAS Credit Case German

这个很复杂啊.....

现在大部分问题都解决了就剩下一个了，请问有些要设置bins的变量在 interactive grouping里面的weight of evidence为什么平滑的有增长或减弱趋势的比较好？
WOE和infomantion value这两个的具体关系是怎样的？woe的图平滑了information的value有时反而变小

2# abc7759abc