IV值是一个评估变量信息价值的指标，常用于特征选择和变量筛选。根据常见的标准，IV值的大小可以分为以下五个等级：
IV < 0.02: 变量没有预测能力，需要删除。
0.02 <= IV < 0.1：变量预测能力较弱，可以考虑删除或者与其他变量合并。 0.1 <= IV < 0.3：变量具有一定预测能力，可作为建模的候选变量。 0.3 <= IV < 0.5：变量预测能力较强，是构建高质量模型的重要变量。 IV >= 0.5：变量预测能力非常强，有可能存在异常情况，需要审慎考虑。
需要注意的是，IV值的划分标准在不同的场景下会有所不同。在使用IV值进行变量筛选时，也需要结合具体业务场景，以及变量的分布情况，综合考虑变量的重要性。
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