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
. 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 ，一个是预测的 TP 实际为正预测为正 ，FP 实际为负但预测为正 ，TN 实际为负预测为负 ，FN 实际为正但预测为负 通过混淆矩阵我们可以给出各指标的值：查全率 召回率，recall ：样本中的正例有多少被预测准确了，衡量的是查全率，预测对的正 ...
2019-06-28 22:59 0 2131 推荐指数：
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