分类模型的评价指标--混淆矩阵，ROC，AUC，KS，Lift，Gain

对于分类模型，常用的指标有混淆矩阵、ROC曲线，AUC值，KS曲线以及KS值、Lift图，Gain图等，查阅了很多的资料，加入自己的理解整理了一下他们的计算方法和意义，希望对大家有帮助。 1. 混淆矩阵---确定截断点后，评价学习器性能 假设训练之初以及预测后，一个样本是正例还是反例是已经确定的，这个时候，样本应该有两个类别值，一个是真实的0/1，一个是预测的0/1 TP（实际为正预测为正），FP

>>阅读原文<<