分类模型评估---从混淆矩阵到ROC，AUC，GINI，KS，Lift，Gain，MSE

4.4.2分类模型评判指标（一） - 混淆矩阵(Confusion Matrix)
https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80520839

4.4.2分类模型评判指标（二） - ROC曲线与AUC面积
https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80499031

4.4.2分类模型评判指标（三） - KS曲线与KS值
https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/82016928

4.4.2分类模型评判指标（四） - ROC，AUC，GINI，KS，Lift，Gain，MSE总结
https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/82425113

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02_混淆矩阵、准确率（Accuracy）、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) +Roc曲线和PR曲线+sklearn中分类模型评估API+ 自己补充整理
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笔记︱风控分类模型种类（决策、排序）比较与模型评估体系（ROC/gini/KS/lift）
每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 本笔记源于CDA-DSC课程,由常国珍老师主讲 ...

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