[机器学习]模型评估指标：ROC/AUC，KS，GINI，Lift/Gain, PSI 总结

最新推荐文章于 2022-11-22 12:18:27 发布
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本文总结了常用的机器学习模型评估指标，包括ROC/AUC、KS、GINI、Lift/Gain及PSI等，详细解释了这些指标的意义、计算方法及其应用场景。
ML之PSI：人群偏移度指标(Population Stability Index)的简介(特征筛选/特征监控/模型监控/AB测试)、使用方法、案例应用(风控业务/风险评估/市场分析等)之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
03-25 1万+
​ ML之PSI：人群偏移度指标(Population Stability Index)的简介(特征筛选/特征监控/模型监控/AB测试)、使用方法、案例应用(风控业务/风险评估/市场分析等)之详细攻略 目录 PSI的简介 PSI的使用方法 PSI的案例应用 PSI的简介 1、PSI人群偏移度指标(Population Stability Index)的概述(特征筛选/特征监控/模型监控/AB测试 简介 人群偏移度指标（Population Stabili
分类评估指标之家族成员：ROC、AUC、Lift、Gain、Gini、KS、PR曲线、F1、洛伦兹曲线
data+scenario+science+insight
03-18 1005
关于AUC、KS评价指标、洛伦兹曲线、Gini系数、Lift曲线和Gain曲线。在别人的博客里看到下面的一个小故事： 故事是这样的（向善于总结的大佬致敬）： ​ 首先，混淆矩阵是个元老，年龄最大也资历最老。创建了两个帮派，一个夫妻帮，一个阶级帮。 ​ 之后，夫妻帮里面是夫妻两个，一个Lift曲线，一个Gain曲线，两个人不分高低，共用一个横轴。 ​ 再次，阶级帮里面就比较混乱。 ​ 1.帮主是ROC曲线。 ​ 2.副帮主是KS曲线，AUC面积。 ​ 3.AUC养了一个小弟，叫GINI系..
机器学习--ROC，AUC
weixin_46361294的博客
04-07 2557
ROC曲线的意义 （1）ROC曲线能很容易的查出任意阈值对学习器的泛化性能影响 （2）有助于选择最佳的阈值。ROC曲线越靠近左上角，模型的准确性就越高。最靠近左上角的ROC曲线上的点是分类错误最少的最好阈值，其假正例和假反例总数最少 （3）可以对不同的学习器比较性能。将各个学习器的ROC曲线绘制到同一坐标中，直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲所代表的学习器准确性最高 该方法简单、直观、通过图示可观察分析学习器的准确性，并可用肉眼作出判断。ROC曲线将真正例率和假正例率以图示方法结合在一起，可准确反映某种.
机器学习分类模型评价指标之ROC 曲线、 ROC 的 AUC 、 ROI 和 KS
博观约取，厚积薄发
11-22 4728
ROC曲线是由 FPR 与 TPR 构成的曲线。该曲线最早应用于雷达信号检测领域，用于区分信号与噪声。后来人们将其用于评价模型的预测能力。与 P-R 曲线类似，通过设定不同的模型参数，模型的预测结果会对应不同 TPR 与 FPR。将不同的（FPR，TPR）构成的点绘制成曲线，就得到了 ROC 曲线。
机器学习性能评估指标（精确率、召回率、ROC、AUC）
JL25的专栏
08-08 4万+
转自：http://charlesx.top/2016/03/Model-Performance/ 实际上非常简单，精确率是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是对的。那么预测为正就有两种可能了，一种就是把正类预测为正类(TP)，另一种就是把负类预测为正类(FP)。 而召回率是针对我们原来的样本而言的，它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。那也有两种可能，一种是
【机器学习】评价指标PSI
littlemichelle
06-26 2万+
话说这个我研一数据挖掘学过，但是现在一点点也不记得了
分类模型的ROC曲线、AUC值、GINI系数、Lift、Gain、KS指标分别是什么？计算公式是什么？有什么意义？
data+scenario+science+insight
10-01 1575
分类模型的ROC曲线、AUC值、GINI系数、Lift、Gain、KS指标分别是什么？计算公式是什么？有什么意义？ 目录 分类模型的ROC曲线、AUC值、GINI系数、Lift、Gain、KS指标分别是什么？计算公式是什么？有什么意义？ # ROC曲线（Receiver Operation Characteristic Curve） # AUC（ROC曲线下面积 Area Under ROC Curve） #基尼系数 #LIFT（提升）指标 #Gains（增益）指标 #K-S（Kolmo
AUC、KS评价指标、洛伦兹曲线、Gini系数、Lift曲线和Gain曲线
some_apples的博客
02-04 7669
文章目录1.AUC1.1.混淆矩阵1.2.ROC曲线2.KS评价指标3.洛伦兹曲线4.Gini系数5.Lift曲线和Gain曲线6.总结 关于AUC、KS评价指标、洛伦兹曲线、Gini系数、Lift曲线和Gain曲线。在别人的博客里看到下面的一个小故事： 故事是这样的： ​ 首先，混淆矩阵是个元老，年龄最大也资历最老。创建了两个帮派，一个夫妻帮，一个阶级帮。 ​ 之后，夫妻帮里面是夫妻两个，...
机器学习知识点全面总结
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04-12 17万+
机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型和概率模型三大类,文章对十大机器学习算法进行详细介绍并阐述机器学习其他概念问题，可作为机器学习初学者学习使用。
r语言liftchart_Learn R | 机器学习中的分类器评价（一）
weixin_39883705的博客
01-13 452
前言到目前为止，机器学习中常用的算法我们已经学习了不少，仅就分类而言就有支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等，这也就意味着当面对一个具体的分类任务时我们有多种分类器可供使用，并从中选取具有最优效果的分类器。那么，不同分类器之间的性能优异是如何界定的呢？接下来，我们将从最基本的混淆矩阵入手，简单学习几种常用的分类器评价方法。一、混淆矩阵混淆矩阵(Confusion Matrix)是机器学习中用于展示模型...
模型评估指标：ROC/AUC，KS，GINI，Lift/Gain, PSI 总结
weixin_45271076的博客
08-29 593
各种指标最详细的解读
机器学习——关联规则——支持度（support)、置信度（confidence）、提升度（Lift)
huangguohui_123的博客
04-15 8万+
一般我们使用三个指标来度量一个关联规则，这三个指标分别是：支持度、置信度和提升度。 Support（支持度）：表示同时包含A和B的事务占所有事务的比例。如果用P(A)表示使用A事务的比例，那么Support= Confidence（可信度）：表示使用包含A的事务中同时包含B事务的比例，即同时包含A和B的事务占包含A事务的比例。公式表达：Confidence= Lift（提升度）：表示“包含A的...
机器学习 - 模型评估（TPR、FPR、K1、ROC、AUC、KS、GAIN、LIFT、GINI、KSI）
Jeffy_Beh的博客
11-03 9964
1. 混淆矩阵 一个二分类模型，是对现实情况的一种预测。如病例（阴性/阳性、有病/没病）、邮件（垃圾邮件/非垃圾邮件）等。以病例为例，对于一个患者，存在着有病/没病两种结果。对于医生的诊断，也存在着有病/没病两种结果。将医生的诊断结果与患者的实际情况对比，则得出四种结果： 诊断为有病，实际上确实有病，称为真阳性(TP) 诊断为有病，实际上却没病，称为伪阳性(FP) 诊断为没病，实际上确实没病，称为真阴性(TN) 诊断为没病，实际上却有病，称为伪阴性(FN) 将上面的四种结果，可以绘制成一个2x..
详解ROC/AUC计算过程
ybdesire的专栏
07-22 5万+
ROC和AUC的详细计算过程
【模型 区分度】神秘的KS值和GINI系数
赖德发的博客
10-12 6万+
有效性指标中的区分能力指标：KS(Kolmogorov-Smirnov)：KS用于模型风险区分能力进行评估， 指标衡量的是好坏样本累计分部之间的差值。 好坏样本累计差异越大，KS指标越大，那么模型的风险区分能力越强。KS的计算步骤如下： 1. 计算每个评分区间的好坏账户数。 2. 计算每个评分区间的累计好账户数占总好账户数比率(good%)和累计坏账户数占总坏账户数比率(bad%)。 3.
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）
素质云笔记
06-21 6万+
本笔记源于CDA-DSC课程，由常国珍老师主讲。该训练营第一期为风控主题，培训内容十分紧凑，非常好，推荐：CDA数据科学家训练营 一、风控建模流程以及分类模型建设 1、建模流程 该图源自课程讲义。主要将建模过程分为了五类。数据准备、变量粗筛、变量清洗、变量细筛、建模与实施。 2、分类模型种类与区别 风控与其他领域一样，分
分类模型的评价指标--混淆矩阵，ROC，AUC，KS，Lift，Gain
shy19890510的博客
03-09 4万+
对于分类模型，常用的指标有混淆矩阵、ROC曲线，AUC值，KS曲线以及KS值、Lift图，Gain图等，查阅了很多的资料，加入自己的理解整理了一下他们的计算方法和意义，希望对大家有帮助。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 ...
分类模型的性能评估——以SAS Logistic回归为例(3): Lift和Gain
四纪启悟 · 数据科学
12-15 1912
书接前文。跟ROC类似，Lift（提升）和Gain（增益）也一样能简单地从以前的Confusion Matrix以及Sensitivity、Specificity等信息中推导而来，也有跟一个baseline model的比较，然后也是很容易画出来，很容易解释。以下先修知识，包括所需的数据集： 分类模型的性能评估——以SAS Logistic回归为例(1): 混淆矩阵分类模型的性能评估——
评估模型：精度vs AUC - 机器学习实战案例
总结来说，这篇文章强调了在机器学习模型评估中，除了关注分类精度，还需借助AUC和ROC曲线来综合考量模型的性能，特别是在面对样本不平衡时，AUC提供了一个更为公正且全面的评价视角。这对于实际应用中的模型选择和...
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