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模型預測控制基本内容

生活更新时间:2024-12-19 09:53:58

接上篇：

模型評估與模型監控——混淆矩陣

模型評估與模型監控——AUC 計算示例

KS曲線及KS值

實際上，KS曲線的數據來源及本質和ROC曲線是一緻的。隻是ROC曲線把TPR、FPR分别做為縱軸和橫軸，而KS曲線把TPR、FPR均做為縱軸，橫軸由選定的不同阈值來充當。

模型預測控制基本内容（模型評估與模型監控）1

從KS曲線衍生出KS值，即是兩條曲線之間的最大間隔距離。KS值越大表示模型的區分能力越強。

KS計算步驟

KS統計量用于評價模型對好壞客戶的區分能力。其将模型預測壞客戶概率降序排列并進行分段，每一段内統計處好壞客戶的累計占比，再繪制出KS曲線。KS的計算步驟如下：

計算每個評分區間的好壞賬戶數。
計算每個評分區間的累計好賬戶數占總好賬戶數比率(good%)和累計壞賬戶數占總壞賬戶數比率(bad%)。
計算每個評分區間累計壞賬戶占比與累計好賬戶占比差的絕對值（累計good%-累計bad%），然後對這些絕對值取最大值即得此評分卡的KS值。

GINI基尼系數

基尼系數是另一個常用的區分度指标。GINI計算的是壞客戶數在好客戶數上的累計分布與随機分布曲線之間的面積，好客戶數與壞客戶分布之間的差異越大，GINI越高，模型的區分能力越強。

模型預測控制基本内容（模型評估與模型監控）2

GINI系數的計算步驟

計算每個評分區間的好壞賬戶數。
計算每個評分區間的累計好賬戶數占總好賬戶數比率（累計good%）和累計壞賬戶數占總壞賬戶數比率(累計bad%)。
按照累計好賬戶占比和累計壞賬戶占比得出下圖所示曲線ADC。
計算出圖中陰影部分面積，陰影面積占直角三角形ABC面積的百分比，即為GINI系數。

計算示例

模型預測控制基本内容（模型評估與模型監控）3

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