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 ...
KS,AUC 和 PSI 是風控算法中最常計算的幾個指標,本文記錄了多種工具計算這些指標的方法。 生成本文的測試數據: 一 KS KS 指標來源於 Kolmogorov Smirnov 檢驗,通常用於比較兩組樣本是否來源於同一分布。在建模中划分訓練集與測試集后,通常運用 KS 檢驗來檢驗訓練集與測試集的分布差異,如果分布差異過大,那可能就會因為訓練集 測試集划分不合理而降低模型的泛化性。 關於 K ...
2021-12-14 16:21 0 2682 推薦指數:
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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 ...
一、變量分箱 變量分箱常見於邏輯回歸評分卡的制作中,在入模前,需要對原始變量值通過分箱映射成woe值。舉例來說,如”年齡“這一變量,我們需要找到合適的切分點,將連續的年齡打散到不同的”箱“中,並按年 ...
轉自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/79934510 風控業務背景 在風控中,我們常用KS指標來評估模型的區分度(discrimination)。這也是風控模型同學最為追求的指標之一。那么,有多少人真正理解KS背后的內涵?本文將從區分度的概念、KS的計算方法、業務 ...
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 ...
轉https://www.zybuluo.com/frank-shaw/note/152851 新理解:我認為auc,和ks異曲同工。auc是根據預測概率(由大到小排序)作為閾值,可分割為不多於樣本個數n個閾值。即可得到n個recall和precision把這些點連成線即為roc曲線。auc即為 ...
AUC(Area under curve)是機器學習常用的二分類評測手段,直接含義是ROC曲線下的面積。另一種解釋是:隨機抽出一對樣本(一個正樣本,一個負樣本),然后用訓練得到的分類器來對這兩個樣本進行預測,預測得到正樣本的概率大於負樣本概率的概率。 在有M個正樣本,N個負樣本的數據集里,利用公式 ...
1.安裝scikit-learn 1.1Scikit-learn 依賴 Python (>= 2.7 or >= 3.3), NumPy (>= 1.8.2), SciPy (>= 0.13.3). 分別查看上述三個依賴的版本 ...