其中有四種情況：
（1）若乙個例項是正類，並且被**為正類，即為真正類tp(true positive )
（2）若乙個例項是正類，但是被**為負類，即為假負類fn(false negative )
（3）若乙個例項是負類，但是被**為正類，即為假正類fp(false positive )
（4）若乙個例項是負類，並且被**為負類，即為真負類tn(true negative )
準確率（accuracy）
準確率是常用的乙個評價指標，但是不適合樣本不均衡的情況。
精確率（precision）又稱查準率，正確**為正樣本（tp）佔**為正樣本(tp+fp)的百分比。
召回率（recall）又稱為查全率，正確**為正樣本（tp）佔正樣本(tp+fn)的百分比。
f1 score：精確率和召回率是相互影響的，精確率公升高則召回率下降，召回率公升高則精確率下降，如果需要兼顧二者，就需 要精確率、召回率的結合f1 score。
p-r曲線（precision-recall curve） p-r曲線是描述精確率和召回率變化的曲線
roc（receiver operating characteristic）
roc空間將假正例率（fpr）定義為 x 軸，真正例率（tpr）定義為 y 軸。其中，tpr：在所有實際為正例的樣本中，被正確地判斷為正例之比率。fpr：在所有實際為負例的樣本中，被錯誤地判斷為正例之比率。
auc(area under curve)被定義為 roc曲線 下與座標軸圍成的面積，顯然這個面積的數值不會大於1。又由於 roc曲線一般都處於y=x這條直線的上方，所以auc的取值範圍在0.5和1之間。auc越接近1.0，檢測方法真實性越 高;等於0.5時，則真實性低，無應用價值。
ks(kolmogorov-smirnov)k-s曲線與roc曲線類似，不同在於： roc曲線將真正例率和假正例率作為橫縱軸 ； k-s曲線將真正例率和假正例率都作為縱軸，橫軸則由選定的閾值來充當。
最重要的是python已經有函式自己計算出了這些值或比率，輸入是真實值列表或陣列以及**值列表或陣列，再分別使用函式計算出它們，具體示例如下：
收穫：了解了一些評價標準，知道了這些函式及其用法。
天池 金融風控資料探勘task1
1 混淆矩陣 2 準確率 accuracy 精確率 precision 召回率 recall 3 f1指數 4 p r曲線 5 auc 包圍的面積 6 roc 真正例率和假正例率作為橫縱軸 1 ks kolmogorov smirnov k s曲線與roc曲線類似，不同在於 roc曲線將真正例率和假...
Task 1 金融風控 賽題理解
賽題以金融風控中的個人信貸為背景，要求選手根據貸款申請人的資料資訊 其是否有違約的可能，以此判斷是否通過此項貸款，這是乙個典型的分類問題。資料報括80w訓練集和40w測試集，包含47個變數，其中15個為匿名變數。提交結果為每個測試樣本是1的概率，也就是y為1的概率。評價方法為auc評估模型效果 越大...
金融風控 Task01
題目理解 通過這道賽題來引導大家走進金融風控資料競賽的世界，主要針對於於競賽新人進行自我練習 自我提高。指標 分類演算法常見的評估指標如下 1 混淆矩陣 confuse matrix 2 準確率 accuracy 3 精確率 precision 4 召回率 recall 5 f1 score 6 p...