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 ...
原文：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： 我們最關心的結果是正確預測的概率和誤判率，常見的指標有： True Positive Rate，簡稱為TPR，計 ...
2018-12-23 19:33 0 5076 推薦指數：
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