Information Value (IV)

A análise IV (Information Value) é uma técnica estatística amplamente utilizada em projetos de ciência de dados e modelos preditivos. Ela ajuda a medir a importância ou relevância de uma variável independente em relação à variável dependente, fornecendo insights sobre quais fatores contribuem mais para o resultado. O objetivo é identificar quais variáveis têm mais poder de discriminação, ou seja, são mais úteis para separar classes, como "default" e "não default" em modelos de crédito.

A IV é calculada com base em uma tabela de contingência, na qual se compara a distribuição de uma variável entre diferentes classes. Em termos práticos, um valor mais alto de IV indica uma variável mais relevante para o modelo.

Valores de referência para a IV costumam seguir estas diretrizes:

• IV < 0,02: sem valor preditivo.

• IV entre 0,02 e 0,1: baixo valor preditivo.

• IV entre 0,1 e 0,3: preditividade média.

• IV > 0,3: preditividade alta.

Essa métrica é muito utilizada na preparação de dados, especialmente em análise de crédito e risco, pois orienta na seleção das variáveis mais significativas para o modelo.

Não, a análise IV (Information Value) não é uma análise de correlação, embora ambas ajudem a avaliar a relação entre variáveis. A análise IV é usada principalmente para medir o poder de discriminação de variáveis em modelos de classificação (como modelos de crédito ou risco). Ela mede o quanto uma variável pode diferenciar entre as classes da variável dependente, como "default" e "não default".

Por outro lado, a correlação mede o grau de associação linear entre duas variáveis. No caso de variáveis contínuas, a correlação de Pearson é frequentemente usada para identificar se as variáveis se movem juntas (positiva, negativa ou nenhuma correlação).

Enquanto a correlação é focada em uma relação linear e simétrica entre duas variáveis (não se importando com a direção do efeito), a IV é uma métrica assimétrica, focada em separar classes específicas e é usada mais em variáveis categóricas ou discretas.

Resumo das diferenças:

• Correlação: Mede a força e direção de uma relação linear entre duas variáveis contínuas.

• IV (Information Value): Mede o poder de discriminação de uma variável explicativa (independente) para diferenciar entre as classes da variável alvo (dependente), muitas vezes em modelos binários.

Cada uma tem um propósito específico dentro da análise de dados.