衡量风控模型优劣的曲线-PR曲线、ROC曲线、K-S曲线、Lift曲线
ROC曲线,横轴是FPR、纵轴是TPR,变化值是阈值。
K-S曲线,又称作洛伦兹曲线。横轴是阈值、纵轴是TPR、FPR。
PR曲线,横轴是Recall,纵轴是Precision,变化值是阈值。
Lift曲线,提升指数曲线。
其中,
几种曲线形状展示:
ROC曲线【参考图】
AUC是ROC曲线下的面积,衡量一个模型拟合效果的好坏,一般AUC值与模型效果的粗略判断标准为:
K-S曲线【参考图】
PR曲线
Lift曲线【参考图】
衡量风控模型优劣的曲线-PR曲线、ROC曲线、K-S曲线、Lift曲线相关推荐
- 模型性能度量(PR,ROC)
(score就是预测样本预测为1的概率值) 题外话:是选择ROC还是PR曲线? ROC曲线的优势 ROC曲线有个很好的特性:当测试集中的正负样本的分布变化的时候,ROC曲线能够保持稳定.在实际的数据集 ...
- 风控模型评估指标:KS、ROC、AUC、PSI代码逻辑
上图中,我们最常用的就是TPR(True Positive Rate)和FPR(False Positive Rate): 其中: TPR = TP/(TP+FN)即真实1中预测错的; FPR = F ...
- 如何衡量多元线性回归模型优劣
转载自:http://datakung.com/?p=50 最近再做一些多元回归分析方面的分析,但对于得出的回归模型的好坏不知道如何才判断,于是查找了一下相关的教材书籍,找到了张文彤老师写的<S ...
- 模型评价ROC\AUC\查准率\查全率\F-score\混淆矩阵\KS曲线\PR曲线等
文章目录 一.ROC_AUC 1.1 ROC_AUC 概念 1.2 常见评价指标 1.3 sklearn.metrics.roc_curve()参数解释 1.4 ROC_AUC 曲线 二.混淆矩阵 2 ...
- 模型评估指标:P-R曲线和ROC曲线
在机器学习建模中,模型评估指标用于评估不同模型的优劣. 在分类任务中,最简单的评估指标莫过于错误率和精度了,错误率表示的是错误分类的样本个数占总样本个数的比例,精度则是1减去错误率. 错误率和精度的优 ...
- 数据分析-分类评价-PR与ROC曲线
目录 前言 一.PR曲线 1.引入库 2.计算概率值 3.计算不同阈值的precision,recall 4.绘制P-R曲线 二.ROC曲线 1.引入库 2.计算慨率 3.计算不同阈值的fpr,tpr ...
- 分类器MNIST交叉验证准确率、混淆矩阵、精度和召回率(PR曲线)、ROC曲线、多类别分类器、多标签分类、多输出分类
本博客是在Jupyter Notebook下进行的编译. 目录 MNIST 训练一个二分类器 使用交叉验证测量精度 混淆矩阵 精度和召回率 精度/召回率权衡 ROC曲线 多类别分类器 错误分析 多标签 ...
- 决策树及分类模型评价指标(混淆矩阵,LIFT曲线 重要)
决策树评价指标:ROC lift(提升度):类似提纯:按照decile从高到低排列,之后计算每个decile里响应数与该decile里行数的比值得到一个response rate,另外,单独计算所有行 ...
- 微软发布代码智能新基准数据集CodeXGLUE,多角度衡量模型优劣
来源 | 微软研究院AI头条 编者按:代码智能(code intelligence)目的是让计算机具备理解和生成代码的能力,并利用编程语言知识和上下文进行推理,支持代码检索.补全.翻译.纠错.问答等场 ...
最新文章
- android 动画x轴旋转,Android Roate3dAnimation实现围绕y轴竖直方向或者绕x轴方向旋转的3d动画效果...
- Matlab与线性代数 -- 寻找矩阵的非零元素
- 青龙羊毛——东方头条(搬砖,非原创)
- python列表下表_Python 列表下标操作
- windows当代理服务器-CCProx的使用
- dependency报红_解决IDEA中Maven依赖包导入失败报红问题(总结最有效8种解决方案)...
- Zookeeper实践与应用- Canal
- DP-桥接模式(Bridge Pattern)
- 中年人需要写个遗嘱吗?
- 统计表中有无数据并发送邮件
- java8 新特性实践
- xp精简版 安装IIS
- oracle中两个日期相减
- android输入法剪切板历史记录,Android Q 获取剪切板内容
- TensorFlow中的Shape如何理解
- 安防视频监控直播的画面都是如何采集的?
- 关于 SwiperJS 的初次使用
- 阿里云RDS云数据库的使用
- 低学历可以学习IT技术吗?
- Week_eight