ROC 曲线

R 中的信用风险建模

Lore Dirick

Manager of Data Science Curriculum at Flatiron School

到目前为止

策略表/曲线：仍需做假设
"整体"最优模型是什么？

混淆矩阵

$$

实际贷款状态 vs. 模型预测

	未违约 (0)	违约 (1)
未违约 (0)	TN	FP
违约 (1)	FN	TP

$$

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

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

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

准确率？

$$

2020-06-22 18:21:14 的屏幕截图.png

$$

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

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

ROC 曲线

2020-06-22 18:21:58 的屏幕截图.png

$$

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

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

ROC 曲线

2020-06-22 18:22:11 的屏幕截图.png

$$

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

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

ROC 曲线

2020-06-22 18:22:22 的屏幕截图.png

$$

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

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

ROC 曲线

2020-06-22 18:22:35 的屏幕截图.png

$$

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

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

ROC 曲线

2020-06-22 18:22:45 的屏幕截图.png

$$

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

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

ROC 曲线

2020-06-22 18:22:54 的屏幕截图.png

$$

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

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

哪个更好？

2020-06-22 18:23:06 的屏幕截图.png

ROC 曲线的 AUC A = 0.75
ROC 曲线的 AUC B = 0.78

开始练习吧！

R 中的信用风险建模

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