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 ...
原文：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： 我们最关心的结果是正确预测的概率和误判率，常见的指标有： True Positive Rate，简称为TPR，计 ...
2018-12-23 19:33 0 5076 推荐指数：
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