ROC 曲線

R 的信用風險建模

Lore Dirick

Manager of Data Science Curriculum at Flatiron School

到目前為止

策略表／曲線：仍有假設
什麼是「整體」最好的模型？

混淆矩陣

$$

實際貸款狀態 v. 模型預測

	無違約 (0)	違約 (1)
無違約 (0)	TN	FP
違約 (1)	FN	TP

$$

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

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

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

準確率？

$$

螢幕擷圖 2020-06-22 6.21.14 PM.png

$$

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

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

ROC 曲線

螢幕擷圖 2020-06-22 6.21.58 PM.png

$$

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

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

ROC 曲線

螢幕擷圖 2020-06-22 6.22.11 PM.png

$$

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

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

ROC 曲線

螢幕擷圖 2020-06-22 6.22.22 PM.png

$$

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

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

ROC 曲線

螢幕擷圖 2020-06-22 6.22.35 PM.png

$$

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

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

ROC 曲線

螢幕擷圖 2020-06-22 6.22.45 PM.png

$$

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

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

ROC 曲線

螢幕擷圖 2020-06-22 6.22.54 PM.png

$$

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

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

哪個比較好？

螢幕擷圖 2020-06-22 6.23.06 PM.png

AUC ROC 曲線 A = 0.75
AUC ROC 曲線 B = 0.78

一起來練習吧！

R 的信用風險建模

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