模型评估：ROC，AUC，KS，GINI，Lift，Gain, PSI 总结
率、召回率、ROC、AUC) 背景介绍在模型建立之后，必须对模型的效果进行评估，因为数据挖掘是一个 ...
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模型评估——ROC、KS
无论是利用模型对信用申请人进行违约识别，还是对授信申请人进行逾期识别……在各种各样的统计建模中，永远必不可少的一步是对模型的评价，这样我们就可以根据模型评价指标的取值高低，来决定选取哪个模型。本篇主要讲述一下ROC曲线和K-S曲线的区别和联系。 以二分类问题为例，模型输出会出现四种情况 ...
风控领域常用评估指标：ROC/AUC、KS、Gain、Lift等
目录 混淆矩阵 KS曲线与ROC曲线 KS曲线 ROC曲线 KS曲线与ROC曲线之间的关系 洛伦兹曲线与Gini系数 Lift曲线 Gain曲线 PSI Python代码 参考 混淆矩阵 ...
Data Mining | 二分类模型评估-ROC/AUC/K-S/GINI
目录 1 混淆矩阵衍生指标 1.1 ROC 1.2 AUC 1.3 K-S 1.4 GINI 1.5 小结 1 混淆矩阵衍生指标 上面提到的ACC、PPV、TPR、FPR等指标，都是对某一给定分类 ...
关于Precision，Recall，ROC曲线，KS，Lift等模型评价指标的介绍
1.Precision, Recall 准确率 \(Accuracy = \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}\) 精确率（或命中率） \(Precision = \frac{TP}{TP+FP}\)，预测为positive中，实际为positive的比例，反映分类器的准确性 ...
模型监控指标- 混淆矩阵、ROC曲线，AUC值，KS曲线以及KS值、PSI值，Lift图，Gain图，KT值，迁移矩阵
1. 混淆矩阵 确定截断点后，评价学习器性能 假设训练之初以及预测后，一个样本是正例还是反例是已经确定的，这个时候，样本应该有两个类别值，一个是真实的0/1，一个是预测的0/1 ...
二分类模型评估之AUC ROC
ROC的介绍可以参考wiki https://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic 偷一张wiki上的图片： AUC ROC的意思为ROC 曲线下方的面积（Area under the Curve ...
为什么正负样本差距比较大的时候使用ROC曲线能比较准确的评估模型性能、auc和roc的关系以及为什么，auc能评判模型好坏
为什么正负样本差距比较大的时候使用ROC曲线能比较准确的评估模型性能、auc和roc的关系以及为什么，auc能评判模型好坏 混淆矩阵、横轴 实际正样本、实际负样本、纵轴预测正样本、预测负样本 enter ...