模型评价指标

本文深入解析模型评价指标,包括KS、AUC、PSI和IV等,详细介绍了每个指标的计算方法及其在评估模型风险区分能力、排序性、稳定性和预测力中的应用。

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模型评价指标

KS

Kolmogorov_Smimov,评估模型风险区分能力。KS用来衡量好坏样本累计分布之间的差值。好坏样本差异越大,KS指标越大,则模型风险区分能力越强。
KS计算步骤:
1.计算每个评分的好坏用户数
2.计算每个评分区间累计好用户数占总好用户数比列(good%),计算每个评分区间累计坏用户数占总坏用户数的比例(bad%)
3.计算每个评分区间累计好用户占比与累计坏用户占比差的绝对值(即|good%-bad%|),所有绝对值最大的值为评分卡的K-S值。
这里写图片描述
https://blog.youkuaiyun.com/u013421629/article/details/78217498

AUC:

AUC评估模型排序性的指标。衡量二分类模型优劣的评价指标,表示正例排在负例前面的概率,并且对样本类别是否均衡不敏感,常用于不均衡样本建立的分类器的评价。

PSI

Population Stability Index,群体稳定性指数。指数越低,模型评分稳定性越高。用来衡量测试样本以及模型
参考:
http://ucanalytics.com/blogs/population-stability-index-psi-banking-case-study/
https://cnblogs.com/webRobot/p/9133507.html

IV

参考:http://ucanalytics.com/blogs/information-value-and-weight-of-evidencebanking-case/

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