ROC-AUC

ROC曲线

需要提前说明的是，我们这里只讨论二值分类器。对于分类器，或者说分类算法，评价指标主要有precision，recall，F-score，以及我们今天要讨论的ROC和AUC。下图是一个ROC曲线的示例。
ROC更好的参考
正如我们在这个ROC曲线的示例图中看到的那样，ROC曲线的横坐标为false positive rate（FPR），纵坐标为true positive rate（TPR）。下图中详细说明了FPR和TPR是如何定义的。（真阳性/假阳性=roc）（acu为roc曲线下的面积0.5到1）

混淆矩阵.png

下面考虑ROC曲线图中的虚线y=x上的点。这条对角线上的点其实表示的是一个采用随机猜测策略的分类器的结果，例如(0.5,0.5)，表示该分类器随机对于一半的样本猜测其为正样本，另外一半的样本为负样本。

如何画ROC曲线

假如我们已经得到了所有样本的概率输出（属于正样本的概率），现在的问题是如何改变“discrimination threashold”？我们根据每个测试样本属于正样本的概率值从大到小排序。下图是一个示例，图中共有20个测试样本，“Class”一栏表示每个测试样本真正的标签（p表示正样本，n表示负样本），“Score”表示每个测试样本属于正样本的概率[^4]。

样例.png

接下来，我们从高到低，依次将“Score”值作为阈值threshold，当测试样本属于正样本的概率大于或等于这个threshold时，我们认为它为正样本，否则为负样本。举例来说，对于图中的第4个样本，其“Score”值为0.6，那么样本1，2，3，4都被认为是正样本，因为它们的“Score”值都大于等于0.6，而其他样本则都认为是负样本。每次选取一个不同的threshold，我们就可以得到一组FPR和TPR，即ROC曲线上的一点。这样一来，我们一共得到了20组FPR和TPR的值，将它们画在ROC曲线的结果如下图：

为什么使用ROC曲线

既然已经这么多评价标准，为什么还要使用ROC和AUC呢？因为ROC曲线有个很好的特性：当测试集中的正负样本的分布变化的时候，ROC曲线能够保持不变。在实际的数据集中经常会出现类不平衡（class imbalance）现象，即负样本比正样本多很多（或者相反），而且测试数据中的正负样本的分布也可能随着时间变化。下图是ROC曲线和Precision-Recall曲线[^5]的对比：

信用评分的简单小结（ROC，IV，WOE）

常见的用于信用评分的模型就是logistic回归，这是一种处理二分类因变量的广义线性模型。这种模型的理论基础比较扎实，但是对于不同的问题当然也存在一些特殊的处理方式，我最大的困惑就在于建模时对分类自变量的处理方法。
由于制作评分卡的某些需要，通常会在建立评分模型时将自变量做离散化处理（等宽切割，等高切割，或者利用决策树来切割），但是模型本身没办法很好地直接接受分类自变量的输入，因此需要对自变量进行再次的处理。比较常规的做法有两种：做dummy变量，做基于目标的变量编码。

dummy变量是比较顺其自然的操作，例如某个自变量m有3种取值分别为m1,m2,m3，那么可以构造两个dummy变量M1,M2：当m取m1时，M1取1而M2取0；当m取m2时，M1取0而M2取1；当m取m3时，M1取0且M2取0。这样，M1和M2的取值就确定了m的取值。之所以不构造M3变量，是基于信息冗余和多重共线性之类的考虑。但是，构造dummy变量也存在一些缺点，例如无法对自变量的每一个取值计算其信用得分，并且回归模型筛选变量时可能出现某个自变量被部分地舍弃的情况。

另一种处理分类变量的方法是基于目标对其进行编码，在信用评分中比较常见的就是用WOE编码。WOE叫做证据权重(Weight of Evidence)，表示的其实是自变量取某个值的时候对违约比例的一种影响。
信用评分的简单小结（ROC，IV，WOE）

直观地可以认为WOE蕴含了自变量取值对目标变量(违约概率)的某种影响，因此可以自然地将自变量重新编码：当自变量取值Ai时，编码为相应的WOEi。

KS

风控分类模型种类（决策、排序）比较与模型评估体系（ROC/gini/KS/lift）
区分度指标（KS）是度量具体模型下正常样本和违约样本分布的最大差距，首先按照样本的信用分数或预测违约率从小到大进行排序，然后计算每一个分数或违约率下好坏样本的累计占比。正常和违约样本的累计占比差值的最大值即为区分度指标（KS）。区分度指标（KS）的示意如图2所示。区分度指标（KS）小于0.2代表模型准确性差，超过0.75则代表模型准确性高。

实际上是就是你建立好模型后，按照评分从大到小排列后：检验你所谓的好客户和坏客户两类客户分布的差异性，即模型区分度。分布根据好坏两个客户评分的累积密度分布曲线，画出来的：比如好坏客户共100个，按照评分排序后前百分之十的客户即10个，其中好的客户有8个，坏的客户有2个（总体样本中好客户80个，坏客户20个），那么前10%的客户的累积密度为：好客户10%，坏客户10%。同理前20%的客户中其中好的客户有15个，坏的客户有5个那么前20%的客户的累积密度为：好客户18.75%，坏客户25%
以此类推可以得出前30%，40%。。。。100%的累积密度。以10%，20%，30%。。。100%为横坐标，以两类客户累积密度为纵坐标，即可画出KS曲线图。

群体稳定指数（PSI）————模型的稳定性

群体稳定性指标(population stability index),
公式： psi = sum(（实际占比-预期占比）/ln(实际占比/预期占比))

psi.png

举个例子解释下，比如训练一个logistic回归模型，预测时候会有个概率输出p。你测试集上的输出设定为p1吧，将它从小到大排序后10等分，如0-0.1,0.1-0.2,......。
现在你用这个模型去对新的样本进行预测，预测结果叫p2,按p1的区间也划分为10等分。
实际占比就是p2上在各区间的用户占比，预期占比就是p1上各区间的用户占比。
意义就是如果模型跟稳定，那么p1和p2上各区间的用户应该是相近的，占比不会变动很大，也就是预测出来的概率不会差距很大。
一般认为psi小于0.1时候模型稳定性很高，0.1-0.25一般，大于0.25模型稳定性差，建议重做。
模型的稳定性用PSI指标来检验

转自：https://www.jianshu.com/p/f60f7755a847

机器学习算法——评价指标汇总

准确率，精确率，召回率和F1