前文的向前、向后法,得到的模型,AIC相同,采纳使用自变量少,又达到相同效果的模型,更优秀,除了使用AIC法进行比较,还可以用其他方法比较模型的区分度。 一、计算预测值 此文对单因素有意义的变量构建的模型multi.model和向后法筛减自变量后建立的model.backward进行比较。前文已建立的两模型如下: 用建立的模型,得到...
通俗的来说,区分度就是指该模型能够将高风险和低风险人群所区分开来的能力。 1.2 区分度的评价方式 评价区分度的指标是一致性统计量(Concordance statistics)也被称为C指数(C-index),主要用于计算生存分析中的COX模型预测值与真实值之间的区分度,也称为Harrell‘s concordance index。 对于采用logistics模型中的二分...
KS指标是衡量风控模型区分度的重要工具，以下是对其深入理解和应用的详细解释：概念：区分度：直观上表示自变量能否有效区分正负样本。区分度的好坏可以通过观察正负样本的分布差异来判断，分布重叠越小，区分度越高。KS统计量：源于Kolmogorov和Smirnov两位数学家，专门用于评估模型对风险排序的能力。计算方法：...
5年复发风险为70%为event，0.8为AUC或C-index对模型区分度的评估结果，即有80%的把握确定该事件发生。2. It is instructive to point out that the AUC does not estimate the accuracy of the prediction. 因此，很多人对AUC和C指数的解释是评估模型预测与实际的一致性，这是不准确的。二、CalibrationCalibrat...
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. 风控指标 —— KS 分箱区间的好账户数(goods)和坏账户数(bads)。 step3.计算每个分...
KS指标在风控模型区分度评估中的深入理解与应用：KS统计量的定义：KS指标，全称为KolmogorovSmirnov统计量，是评估模型区分度的重要指标。它基于经验累积分布函数计算得出，其值范围在[0, 1]之间，数值越大表示模型的区分度越好。KS的计算过程：确定经验累积分布函数：分别计算正负样本的经验累积分布函数。
可见,区分度并不是评估模型预测的概率与现实性的差异或一致性的指标,而是评估模型有多大把握确定它所预测的患者发生该事件的能力。 例如:某列线图(AUC或C-index=0.8)预测某患者5年复发风险为70%。5年复发风险为70%为event,0.8为AUC...
1.3 区分度-C指数 区分度(Discrimination)是指预测模型把发生与未发生某结局事件的受试对象区分开来的能力。简单来说就是把患者与非患者区分开的能力,反映模型是否能“明辨是非”。区分度是模型对结局事件的一种定性判断。 区分度评价常用指标包括:AUC/C-index、NRI、IDI(NRI和IDI用于新旧模型区分度的比较),对于诊断...
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。
📊 C-index在生存分析中常用于评估临床预测模型的区分度,其重要性类似于AUC。C-index的本质是衡量预测结果与实际观测结果的一致性概率。📉 C-index的取值范围在0.5到1之间。当C-index为0.5时,意味着模型几乎没有预测作用;而当C-index为1时,表示模型预测与实际结果完全一致,这是理想状态。📊...