模型区分度衡量指标-KS值

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模型区分度衡量指标-KS值

1.KS值--学习器将正例和反例分开的能力,确定最好的“截断点” KS曲线和ROC曲线都用到了TPR,FPR.KS曲线是把TPR和FPR都作为纵坐标,而样本数作为横坐标.但是AUC只评价了模型的整体训练效果,并没有指出如何划分类别让预估的效果达到最好.不同之处在于,ks取的是TPR和FPR差值的最大值.伪阳性率(FPR) :判定为正例却不是真正例的比率真阳性率(TPR) :判定为正例也是真正例的比率伪阴性率(FNR) :判定为负例却不是真负例的比率真阴性率(TNR) :判定为负例也是真负例的比率…

模型监控指标- 混淆矩阵、ROC曲线，AUC值，KS曲线以及KS值、PSI值，Lift图，Gain图，KT值，迁移矩阵

1. 混淆矩阵确定截断点后,评价学习器性能假设训练之初以及预测后,一个样本是正例还是反例是已经确定的,这个时候,样本应该有两个类别值,一个是真实的0/1,一个是预测的0/1 TP(实际为正预测为正),FP(实际为负但预测为正),TN(实际为负预测为负),FN(实际为正但预测为负) 通过混淆矩阵我们可以给出各指标的值:查全率(召回率,recall):样本中的正例有多少被预测准确了,衡量的是查全率,预测对的正例数占真正的正例数的比率: 查全率＝检索出的相关信息量 / 系统中的相关信息总量 = T…

评分模型的检验方法和标准通常有：K-S指标、交换曲线、AR值、Gini数等。例如，K-S指标是用来衡量验证结果是否优于期望值，具体标准为：如果K-S大于40%，模型具有较好的预测功能，发展的模型具有成功的应用价值。K-S值越大，表示评分模型能够将“好客户”、“坏客户”区分开来的程度越大。

评分模型的检验方法和标准通常有:K-S指标.交换曲线.AR值.Gini数等.例如,K-S指标是用来衡量验证结果是否优于期望值,具体标准为:如果K-S大于40%,模型具有较好的预测功能,发展的模型具有成功的应用价值.K-S值越大,表示评分模型能够将“好客户”.“坏客户”区分开来的程度越大. 例如,K-S指标是用来衡量验证结果是否优于期望值,具体标准为:如果K-S大于40%,模型具有较好的预测功能,发展的模型具有成功的应用价值.K-S值越大,表示评分模型能够将“好客户”.“坏客户”区分开来的程度越大…

【转】风控中的特征评价指标（三）——KS值

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/79934510 风控业务背景在风控中,我们常用KS指标来评估模型的区分度(discrimination).这也是风控模型同学最为追求的指标之一.那么,有多少人真正理解KS背后的内涵?本文将从区分度的概念.KS的计算方法.业务指导意义.几何解释.数学思想等多个维度展开分析,以期对KS指标有更为深入的理解认知. 目录Part 1. 直观理解区分度的概念Part 2. KS统计量的定义Part 3. KS的计算过程及业务分析Part…

模型评估——ROC、KS

无论是利用模型对信用申请人进行违约识别,还是对授信申请人进行逾期识别……在各种各样的统计建模中,永远必不可少的一步是对模型的评价,这样我们就可以根据模型评价指标的取值高低,来决定选取哪个模型.本篇主要讲述一下ROC曲线和K-S曲线的区别和联系. 以二分类问题为例,模型输出会出现四种情况: 我们最关心的结果是正确预测的概率和误判率,常见的指标有: (1)True Positive Rate,简称为TPR,计算公式为TPR=TP/(TP+FN)——所有真实的“1”中,有多少被模型成功选出: (2)F…

基于python的k-s值计算

做评分卡模型时(假设有多个自变量,因变量即是否违约.)通常需要筛选变量. k-s值的作用类似于AUC,它期初是用来评价模型(变量)对是否违约事件的区分程度的. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Apr 8 17:04:37 2019 @author: Administrator ks计算 """ import pandas as pd import numpy as np data_test_2…

P95、P99.9百分位数值——服务响应时间的重要衡量指标

前段时间,在对系统进行改版后,经常会有用户投诉说页面响应较慢,我们看了看监控数据,发现从接口响应时间的平均值来看在500ms左右,也算符合要求,不至于像用户说的那么慢,岁很费解,后来观察其它的一些指标发现确实是有问题,这个指标就是P95,P99.9,我们发现虽然平均响应时间并不高,但P95和P99.9却达到了2s以上,说明我们的接口确实存在慢查询.于是捞取了一些慢查询的请求日志终于发现问题.那么P95.P99又代表什么意思呢? 通常,我们对服务响应时间的衡量指标有Min(最小响应时间).Max(…