一、概述 KS（Kolmogorov-Smirnov）评价指标，通过衡量好坏样本累计分布之间的差值，来评估模型的风险区分能力。 KS、AUC、PR曲线对比： 1）ks和AUC一样，都是利用TPR ...

一般在建立分类模型时，需要对连续变量离散化，特征离散化后，模型会更稳定，降低了模型过拟合的风险。比如在建立申请评分卡模型时用logsitic作为基模型就需要对连续变量进行离散化，离散化通常采用分箱法。 ...

由于模型是以特定时期的样本所开发的，此模型是否适用于开发样本之外的族群，必须经过稳定性测试才能得知。稳定度指标(population stability index ,PSI)可衡量测试样本及模型开发 ...

一、简介 孤立森林（Isolation Forest）是另外一种高效的异常检测算法，它和随机森林类似，但每次选择划分属性和划分点（值）时都是随机的，而不是根据信息增益或者基尼指数来选择。在建树过程中 ...

一、风险模型 1）在抽取样本的时候，最少需要有两期表现才可以，逾期超过15的label=1，逾期小于5天的label=0，因为逾期小于5天的有些可能是因为忘记的，意愿上并不愿意真正逾期。正负样本比例 ...