均值、方差、最小值、最大值、1%分位數、5%分位數、 10%分位數、25%分位數、 50%分位數、75%分位數、90%分位數、 95%分位數、 99%分位數。
一般要將資料排序後才能求得分位數。
1.1 對每個model(seg_a、seg_b、seg_c、all)，計算score向量的統計量
1.2 對seg_a、seg_b、seg_c、all，計算每signal向量的統計量
其公式為：
其中：0.8-1.0
極強相關
0.6-0.8
強相關0.4-0.6
中等程度相關
0.2-0.4
弱相關0.0-0.2
極弱相關或無相關
2.1 對每個model（只有seg_a），計算signal與tag的相關係數。
2.2對
seg_a、seg_b、s
eg_c、all，計算每兩個signal向量之間的相關係數。
psi(population stability index)是衡量模型的**值與實際值偏差大小的指標。psi 小於 0.25 意味偏差在可以接受的範圍裡。
3.1對每個model(seg_a、seg_b、seg_c)，計算score向量的psi
(1). 將基準score劃分為10個區間，將**score按照相同的邊界值劃分為10個區間
(2). 分別統計各個分割槽基準score的個數c1、**score的個數c2
(3). 分別統計各個分割槽基準score的個數比例p1、**score的個數比例p2
(4). 計算 psi = sum ( ( p1[i] - p2[i] ) / ( log p1[i] - log p2[i] ) )
3.2對seg_a、seg_b、seg_c、all，計算signal的psi
(1). 將基準signal劃分為10個區間，將**signal按照相同的邊界值劃分為10個區間
(2). 分別統計各個分割槽基準score的個數c1、**score的個數c2
(3). 分別統計各個分割槽基準score的個數比例p1、**score的個數比例p2
(4). 計算 psi = sum ( ( p1[i] - p2[i] ) / ( log p1[i] - log p2[i] ) )
方差膨脹因子（variance inflation factor，vif）：容忍度的倒數，vif越大，顯示共線性越嚴重。經驗判斷方法表明：當0＜vif＜10，不存在多重共線性；當10≤vif＜100，存在較強的多重共線性；當vif≥100，存在嚴重多重共線性。
則矩陣c的主對角線元素 vif(i) 為自變數x(i) 的方差擴大因子vif。 若x(i) 與其餘自變數的復決定係數為r(i)^2，vif 與 復決定係數關係為：
4.1 對每個model的seg_a、seg_b、seg_c、all，計算每個signal的vif:
(1). signal的全矩陣為x
(2). 從x取得一列signal y，從x中刪除y得x'
(3). 對x'，y作線性回歸建模，得到模型lr
(4). 使用lr，輸入x，得到y的**值y_pred
(5). 求得y的vif= sum((y- y_mean)^2)/sum((y- y_pred)^2)
(6).從第二步開始重複，計算每個signal的vif
受試者工作特徵曲線 （receiver operating characteristic curve，簡稱roc曲線）： 是反映敏感性和特異性連續變數的綜合指標,是用構圖法揭示敏感性和特異性的相互關係，它通過將連續變數設定出多個不同的臨界值，從而計算出一系列敏感性和特異性，再以敏感性為縱座標、（1-特異性）為橫座標繪製成曲線，曲線下面積越大，診斷準確性越高。在roc曲線上，最靠近座標圖左上方的點為敏感性和特異性均較高的臨界值。
5.1. 對每個model（只有seg_a），計算score與tag的roc曲線：
(1). 將score 降序排列
(2). score劃分為10等份(每份個數相同)
(3). 計算每乙份tag的總和即命中個數，score的最大、最小值
(4). 計算每乙份的未命中個數 = 個數- 命中個數
(5). 轉化為累加矩陣，計算累加命中率、累加未命中率
(6). 計算 ks = max ( abs (累加命中率[i] - 累加未命中率[i]) )
(7). 計算 auroc = sum ( (累加命中率[i] + 累加命中率[i-1])*( 累加未命中率[i] - 累加未命中率[i-1]) )/2 , 即求積分
(8). 計算累加前每層實際命中率、累加前每層**命中率、每層累加率
(9). roc 曲線：x軸為累加未命中率[i])，y軸為累加命中率[i]。
area under the roc curve，roc 曲線下的面積，auc 值在0.5 到1 之間。
6.1 對每個model（只有seg_a），計算score與tag的auroc見5.1:
auroc = sum ( (累加命中率[i] + 累加命中率[i-1])*( 累加未命中率[i] - 累加未命中率[i-1]) )/2 ，求積分
6.1 對每個model（只有seg_a），計算score與tag的auc見6.1:
ks = max ( abs (累加命中率 - 累加未命中率) )
condition index 條件指數：用於診斷多重共線性。
ci > 100
強 多重共線性
ci > 30
中等多重共線性
ci > 10
弱多重共線性
condition index 條件指數 計算方法：計算矩陣x『x 的特徵值，則條件數k和條件指數ci分別為：
8.1. 對每個model（seg_a、seg_b、seg_c），計算signal的ci：
(1). 求出回歸矩陣s『s
(2).求出矩陣s『s
的特徵值lam1、lam2........lamn
(3). 求最大特徵值/最小特徵值 的平方根
9.1. 對每個model（只有seg_a），計算signal與tag的logit關係：
(1). 若signal 是標籤型別，則計算其值分別為0、1時候，對應的tag的數量、均值
(2). 若signal 是數值型別，則將signal劃分為最多10個區間，計算各個區間對應的tag的數量、均值
10.1 對每個model（只有seg_a），計算score與tag
之間的線性關係：
(1). 按照score降序排列
(2). 劃分為10個等份，求出每乙份的score和tag的均值
(3). 使用score均值和tag均值進行線性回歸建立模型lr
(4). 按照模型lr，使用score均值作為變數，帶入模型lr中，計算出**的tag均值
工作中用到的模型診斷指數
均值 方差 最小值 最大值 1 分位數 5 分位數 10 分位數 25 分位數 50 分位數 75 分位數 90 分位數 95 分位數 99 分位數。一般要將資料排序後才能求得分位數。1.1 對每個model seg a seg b seg c all 計算score向量的統計量 1.2 對seg ...
工作中用到的命令
svn checkout username password 點評 1 將檔案checkout到本地目錄 svn checkout path path是伺服器上的目錄 例如 svn checkout svn 簡寫 svn co 2 往版本庫中新增新的檔案 svn add file 例如 svn ad...
工作中用到的Linux
1.top命令檢視cpu使用率 備註 在自己機器上不斷提供cpu使用率以獲取health alert命令 for i in seq 1 cat proc cpuinfo grep physical id wc l do while true do true done done2.scp命令跨伺服器遠...