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【金融风控】风险模型评价指标
时间 2021-07-11
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一、 ROC曲线和AUC值 在逻辑回归、随机森林、GBDT、XGBoost这些模型中,模型训练完成之后,每个样本都会获得对应的两个概率值,一个是样本为正样本的概率,一个是样本为负样本的概率。把每个样本为正样本的概率取出来,进行排序,然后选定一个阈值,将大于这个阈值的样本判定为正样本,小于阈值的样本判定为负样本,然后可以得到两个值,一个是真正率,一个是假正率。 真正率即判定为正样本且实际为正样本的样
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