模型評估：ROC，AUC，KS，GINI，Lift，Gain, PSI 總結
率、召回率、ROC、AUC) 背景介紹在模型建立之后，必須對模型的效果進行評估，因為數據挖掘是一個 ...
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模型評估——ROC、KS
無論是利用模型對信用申請人進行違約識別，還是對授信申請人進行逾期識別……在各種各樣的統計建模中，永遠必不可少的一步是對模型的評價，這樣我們就可以根據模型評價指標的取值高低，來決定選取哪個模型。本篇主要講述一下ROC曲線和K-S曲線的區別和聯系。 以二分類問題為例，模型輸出會出現四種情況 ...
風控領域常用評估指標：ROC/AUC、KS、Gain、Lift等
目錄 混淆矩陣 KS曲線與ROC曲線 KS曲線 ROC曲線 KS曲線與ROC曲線之間的關系 洛倫茲曲線與Gini系數 Lift曲線 Gain曲線 PSI Python代碼 參考 混淆矩陣 ...
Data Mining | 二分類模型評估-ROC/AUC/K-S/GINI
目錄 1 混淆矩陣衍生指標 1.1 ROC 1.2 AUC 1.3 K-S 1.4 GINI 1.5 小結 1 混淆矩陣衍生指標 上面提到的ACC、PPV、TPR、FPR等指標，都是對某一給定分類 ...
關於Precision，Recall，ROC曲線，KS，Lift等模型評價指標的介紹
1.Precision, Recall 准確率 \(Accuracy = \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}\) 精確率（或命中率） \(Precision = \frac{TP}{TP+FP}\)，預測為positive中，實際為positive的比例，反映分類器的准確性 ...
模型監控指標- 混淆矩陣、ROC曲線，AUC值，KS曲線以及KS值、PSI值，Lift圖，Gain圖，KT值，遷移矩陣
1. 混淆矩陣 確定截斷點后，評價學習器性能 假設訓練之初以及預測后，一個樣本是正例還是反例是已經確定的，這個時候，樣本應該有兩個類別值，一個是真實的0/1，一個是預測的0/1 ...
二分類模型評估之AUC ROC
ROC的介紹可以參考wiki https://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic 偷一張wiki上的圖片： AUC ROC的意思為ROC 曲線下方的面積（Area under the Curve ...
為什么正負樣本差距比較大的時候使用ROC曲線能比較准確的評估模型性能、auc和roc的關系以及為什么，auc能評判模型好壞
為什么正負樣本差距比較大的時候使用ROC曲線能比較准確的評估模型性能、auc和roc的關系以及為什么，auc能評判模型好壞 混淆矩陣、橫軸 實際正樣本、實際負樣本、縱軸預測正樣本、預測負樣本 enter ...