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
. 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 ，一個是預測的 TP 實際為正預測為正 ，FP 實際為負但預測為正 ，TN 實際為負預測為負 ，FN 實際為正但預測為負 通過混淆矩陣我們可以給出各指標的值：查全率 召回率，recall ：樣本中的正例有多少被預測准確了，衡量的是查全率，預測對的正 ...
2019-06-28 22:59 0 2131 推薦指數：
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