模型區辨與影響
以 Python 進行信用風險建模
Michael Crabtree
Data Scientist, Ford Motor Company
混淆矩陣
- 顯示每個
loan_status的正確與錯誤預測數
貸款狀態的預設召回率
- 預設召回率（或敏感度）為正確預測違約的比例
召回率對投資組合的影響
- 分類報告－表現不佳的 Logistic Regression 模型
召回率對投資組合的影響
- 分類報告－表現不佳的 Logistic Regression 模型
- 真實違約數：50,000
| 貸款金額 | 預測違約／未預測 | 預估違約損失 |
|---|---|---|
| $50 | .04 / .96 | (50000 x .96) x 50 = $2,400,000 |
召回率、精確率與準確率
- 難以同時最大化，因彼此存在權衡
