代码详解：准确率惊人！用Credit R创建信用风险评分模型(13)
Gini.univariate.data(train_woe\"creditability\")
输出：
#Creating a new dataset by Gini elimination. IV elimination is also possible
eliminated_data <- Gini_elimination(train_woe\"creditability\"0.10)
str(eliminated_data)
输出：
现实生活中有太多的变量无法用相关矩阵来管理 。 因此 ， 可以将它们进行聚类以确定具有相似特征的变量 。 这里由于变量的数量很少 ， 这种特殊的聚类示例没有意义 ， 但该方法通常在具有大量变量的数据集中非常有用 。
#A demonstration of the functions useful in performing Clustering
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