ROC曲線

R で学ぶクレジットリスク・モデリング

Lore Dirick

Manager of Data Science Curriculum at Flatiron School

ここまでのまとめ

戦略表/曲線：依然として仮定が必要
「全体として」最良のモデルは？

混同行列

$$

実際の返済状況 vs モデル予測

	延滞なし (0)	延滞あり (1)
延滞なし (0)	TN	FP
延滞あり (1)	FN	TP

$$

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

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

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

正解率は？

$$

2020-06-22 6.21.14 PMのスクリーンショット.png

$$

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

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

ROC曲線

2020-06-22 6.21.58 PMのスクリーンショット.png

$$

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

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

ROC曲線

2020-06-22 6.22.11 PMのスクリーンショット.png

$$

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

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

ROC曲線

2020-06-22 6.22.22 PMのスクリーンショット.png

$$

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

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

ROC曲線

2020-06-22 6.22.35 PMのスクリーンショット.png

$$

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

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

ROC曲線

2020-06-22 6.22.45 PMのスクリーンショット.png

$$

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

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

ROC曲線

2020-06-22 6.22.54 PMのスクリーンショット.png

$$

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

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

どちらが優れているか？

2020-06-22 6.23.06 PMのスクリーンショット.png

ROC曲線のAUC A = 0.75
ROC曲線のAUC B = 0.78

Let's practice!

R で学ぶクレジットリスク・モデリング

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