Mô hình hóa rủi ro tín dụng bằng R
Lore Dirick
Manager of Data Science Curriculum at Flatiron School
$$
| Không vỡ nợ (0) | Vỡ nợ (1) | |
|---|---|---|
| Không vỡ nợ (0) | TN | FP |
| Vỡ nợ (1) | FN | TP |
$$
$\text{Độ chính xác (Accuracy)} = \frac{TP +TN}{TP + FP + TN + FN}$
$\text{Độ nhạy (Sensitivity)} = \frac{TP}{TP + FN}$
$\text{Độ đặc hiệu (Specificity)} = \frac{TN}{TN + FP}$
$$

$$
$\text{Độ nhạy (Sensitivity)} = \frac{TP}{TP + FN}$
$\text{Độ đặc hiệu (Specificity)} = \frac{TN}{TN + FP}$

$$
$\text{Độ nhạy (Sensitivity)} = \frac{TP}{TP + FN}$
$\text{Độ đặc hiệu (Specificity)} = \frac{TN}{TN + FP}$

$$
$\text{Độ nhạy (Sensitivity)} = \frac{TP}{TP + FN}$
$\text{Độ đặc hiệu (Specificity)} = \frac{TN}{TN + FP}$

$$
$\text{Độ nhạy (Sensitivity)} = \frac{TP}{TP + FN}$
$\text{Độ đặc hiệu (Specificity)} = \frac{TN}{TN + FP}$

$$
$\text{Độ nhạy (Sensitivity)} = \frac{TP}{TP + FN}$
$\text{Độ đặc hiệu (Specificity)} = \frac{TN}{TN + FP}$

$$
$\text{Độ nhạy (Sensitivity)} = \frac{TP}{TP + FN}$
$\text{Độ đặc hiệu (Specificity)} = \frac{TN}{TN + FP}$

$$
$\text{Độ nhạy (Sensitivity)} = \frac{TP}{TP + FN}$
$\text{Độ đặc hiệu (Specificity)} = \frac{TN}{TN + FP}$

A = 0.75B = 0.78Mô hình hóa rủi ro tín dụng bằng R