1. ks(洛伦兹曲线)指标理解_nono的博客-CSDN博客ks需要TPR和FPR两个值:真正类率(true positive rate ,TPR), 计算公式为TPR=TP/ (TP+ FN),刻画的是分类器所识别出的 正实例占所有正实例的比例。另外一个是假正类率(false positive rate,FPR),计算公式为FPR= FP / (FP + ...
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4. KS(Kolmogorov–Smirnov)模型区分能力指标 -将KS检验应用于信用评级模型主要是为了验证模型对违约对象的区分能力,通常是在模型预测全体样本的信用评分后,将全体样本按违约与非违约分为两部分,然后用KS统计量来检验这两组样本信用评分的分布是否有显著差异。
5. KS值和KS曲线 -在衡量模型效果时,对评分卡或者机器学习模型给出的违约概率和y值计算ks值,给出模型效果来确定模型的好坏(一般0.3左右可以使用,0.4以上模型效果较高,超过0.7,可能模型有问题,这时候需要去debug一下是不是出现了特征信息泄露以及一些其...
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