4. TPR和FPR曲线分隔最开的位置就是最好的”截断点“,最大间隔距离就是KS值,通常>0.2即可认为模型有比较好偶的预测准确性 例图: 作为评分卡模型性能监测指标,在模型构建初期KS基本要满足在0.3以上,而在评分卡模型监测期间,通常以日、周和月为维度进行计算KS,观察评分卡对好坏客户的区分能力是否仍然保持建模时候...
4. TPR和FPR曲线分隔最开的位置就是最好的”截断点“,最大间隔距离就是KS值,通常>0.2即可认为模型有比较好偶的预测准确性 例图: 作为评分卡模型性能监测指标,在模型构建初期KS基本要满足在0.3以上,而在评分卡模型监测期间,通常以日、周和月为维度进行计算KS,观察评分卡对好坏客户的区分能力是否仍然保持建模时候...
ks-指标ks定义ks是指通过衡量好坏样本累计分布之间的差值,来评估模型的风险的区分能力.ks曲线又叫洛伦兹曲线,以TRP和FPR分别作为纵轴,以阈值作为横轴,画出两条曲线.KS曲线则是两条...,模型异常,很有可能有问题。ks图像ks显示的是不同的阈值对应的不同ks值,ks值是找出模型中差异最大的一个分段,如评分卡这种相...
同时,ROC曲线一般在y=x曲线上方,所以AUC的取值范围一般在(0.5~1)。 意义:一般AUC越接近于1,表示模型整体效果越好。 三、KS值 KS(Kolmogorov-Smirnov)值定义为TPR与FPR的差的最大值。 KS值 =max(TPR−FPR) 应用: 一般,希望模型有较大的KS值,意味着模型有较强的区分能力。但是也不是越大越好,如果KS值超...
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KS曲线的纵轴是表示TPR和FPR的值,就是这两个值可以同时在一个纵轴上体现,横轴就是阈值,,然后在两条曲线分隔最开的地方,对应的就是最好的阈值,也是该模型最好的AUC值,就比如是上图的AUC=0.810,下图中,一条曲线是FPR,一条是TPR。 KS值就是max(abs(TPR-FPR)),即:TPR和FPR只差最大的那个值。
ROC(Receiver Operating Characteristic Curve):接受者操作特征曲线。 ROC曲线及AUC系数主要用来检验模型对客户进行正确排序的能力。ROC曲线描述了在一定累计好客户比例下的累计坏客户的比例,模型的分别能力越强,ROC曲线越往左上角靠近。AUC系数表示ROC曲线下方的面积。AUC系数越高,模型的风险区分能力越强。KS(Kolmogorov-...
python实现ks曲线代码跑完图在哪里 python ks值 本文代码及数据集来自《Python大数据分析与机器学习商业案例实战》 对于二分类模型来说,主流的评估方法有ROC曲线和KS曲线两种。 一、ROC曲线 如果把假警报率理解为代价的话,那么命中率就是收益,所以也可以说在阈值相同的情况下,希望假警报率(代价)尽可能小,命中率(...
KS曲线与ROC有着相同的作用: KS曲线是将概率从小到大进行排序,取10%的值为阈值,同理将10%*k(k=1,...9)处值作为阈值,计算不同的FPR和TPR,以10%*k(k=1,...9)为横坐标,同时分别以TPR和FPR为纵坐标画出两条曲线就是KS曲线。而KS值=|max(TPR-FPR)|。详细的可以参考网址:https://www.sohu.com/a...
python实现KS曲线,相关使用方法请参考上篇博客-R语言实现KS曲线 代码如下: ### PlotKS ###defPlotKS(preds, labels, n, asc):# preds is score: asc=1# preds is prob: asc=0pred = preds# 预测值bad = labels# 取1为bad, 0为goodksds = DataFrame({'bad': bad,'pred': pred}) ksds['good'...