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分類模型的評價指標--混淆矩陣,ROC,AUC,KS,Lift,Gain
時間 2021-01-06
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對於分類模型,常用的指標有混淆矩陣、ROC曲線,AUC值,KS曲線以及KS值、Lift圖,Gain圖等,查閱了很多的資料,加入自己的理解整理了一下他們的計算方法和意義,希望對大家有幫助。 1. 混淆矩陣---確定截斷點後,評價學習器性能 假設訓練之初以及預測後,一個樣本是正例還是反例是已經確定的,這個時候,樣本應該有兩個類別值,一個是真實的0/1,一個是預測的0/1 TP(實際爲正預測爲正),FP
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