K-S指标校验评分卡

AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下的面积。咱们每每使用AUC值做为模型的评价标准是由于不少时候ROC曲线并不能清晰的说明哪一个分类器的效果更好，而做为一个数值，对应AUC更大的分类器效果更好。其中，ROC曲线的横轴为（1-特异性），即1-预测对的bad实例/实际的bad实例数；纵轴为敏感性，即预测对的good实例/实际good的实例。从而AUC能够表示模型的准确性和排序

>>阅读原文<<