Die ROC-Kurve

Kreditrisikomodellierung in R

Lore Dirick

Manager of Data Science Curriculum at Flatiron School

Bis jetzt

Strategietabelle/-kurve: setzt weiter Annahmen voraus
Was ist das „insgesamt" beste Modell?

Konfusionsmatrix

$$

Tatsächlicher Kreditstatus vs. Modellvorhersage

	Kein Ausfall (0)	Ausfall (1)
Kein Ausfall (0)	TN	FP
Ausfall (1)	FN	TP

$$

$\text{Accuracy} = \frac{TP +TN}{TP + FP + TN + FN}$

$\text{Sensitivity} = \frac{TP}{TP + FN}$

$\text{Specificity} = \frac{TN}{TN + FP}$

Accuracy?

$$

Screen Shot 2020-06-22 at 6.21.14 PM.png

$$

$\text{Sensitivity} = \frac{TP}{TP + FN}$

$\text{Specificity} = \frac{TN}{TN + FP}$

Die ROC-Kurve

Screen Shot 2020-06-22 at 6.21.58 PM.png

$$

$\text{Sensitivity} = \frac{TP}{TP + FN}$

$\text{Specificity} = \frac{TN}{TN + FP}$

Die ROC-Kurve

Screen Shot 2020-06-22 at 6.22.11 PM.png

$$

$\text{Sensitivity} = \frac{TP}{TP + FN}$

$\text{Specificity} = \frac{TN}{TN + FP}$

Die ROC-Kurve

Screen Shot 2020-06-22 at 6.22.22 PM.png

$$

$\text{Sensitivity} = \frac{TP}{TP + FN}$

$\text{Specificity} = \frac{TN}{TN + FP}$

Die ROC-Kurve

Screen Shot 2020-06-22 at 6.22.35 PM.png

$$

$\text{Sensitivity} = \frac{TP}{TP + FN}$

$\text{Specificity} = \frac{TN}{TN + FP}$

Die ROC-Kurve

Screen Shot 2020-06-22 at 6.22.45 PM.png

$$

$\text{Sensitivity} = \frac{TP}{TP + FN}$

$\text{Specificity} = \frac{TN}{TN + FP}$

Die ROC-Kurve

Screen Shot 2020-06-22 at 6.22.54 PM.png

$$

$\text{Sensitivity} = \frac{TP}{TP + FN}$

$\text{Specificity} = \frac{TN}{TN + FP}$

Welche ist besser?

Screen Shot 2020-06-22 at 6.23.06 PM.png

AUC ROC-Kurve A = 0.75
AUC ROC-Kurve B = 0.78

Lass uns üben!

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