मॉडल का भेदभाव और प्रभाव
Python में क्रेडिट रिस्क मॉडलिंग
Michael Crabtree
Data Scientist, Ford Motor Company
कंफ्यूजन मैट्रिक्स
- प्रत्येक
loan_statusके लिए सही और गलत भविष्यवाणियाँ दिखाता है
Loan status के लिए डिफ़ॉल्ट रिकॉल
- डिफ़ॉल्ट रिकॉल (या सेंसिटिविटी) सही डिफ़ॉल्ट्स की भविष्यवाणी का अनुपात है
रिकॉल का पोर्टफोलियो प्रभाव
- क्लासिफिकेशन रिपोर्ट - अंडरपरफॉर्मिंग Logistic Regression मॉडल
रिकॉल का पोर्टफोलियो प्रभाव
- क्लासिफिकेशन रिपोर्ट - अंडरपरफॉर्मिंग Logistic Regression मॉडल
- वास्तविक डिफ़ॉल्ट्स की संख्या: 50,000
| Loan Amount | Defaults Predicted / Not Predicted | Estimated Loss on Defaults |
|---|---|---|
| $50 | .04 / .96 | (50000 x .96) x 50 = $2,400,000 |
रिकॉल, प्रिसीजन, और एक्यूरेसी
- सभी को अधिकतम करना कठिन है क्योंकि ट्रेड-ऑफ होता है
