当特征数量或者模型数量很多的时候，使用PySpark去计算相关风控指标会节省很多的时间。网上关于使用PySpark计算相关风控指标的资料较少，尤其是PSI计算不管是国内还是国外相关的代码都没有正确的，这里抛砖引玉，写了三个风控常用的指标AUC，KS和PSI相关的计算方法，供参考。AUCAUC的相关概念网上已经有很多的很好的文章，这里不在赘述，AUC使用的到的计算公式如下：\[AUC=\frac{\sum_{i\inpositiveClass}rank_i-{\displaystyle\frac{M(1+M)}2}}{M\timesN}\]其中M为负类样本的数目，N为正类样本的数目使用PySpa
一、说明 在机器学习中，性能测量是一项基本任务。因此，当涉及到分类问题时，我们可以依靠AUC-ROC曲线。当我们需要检查或可视化多类分类问题的性能时，我们使用AUC（曲线下面积）ROC（接收器工作特性）曲线。它是检查任何分类模型性能的最重要评估指标之一。 本博客旨在回答以下问题：1.什么是AUC-ROC曲线？2.定义AUC和ROC曲线中使用的术语。3.如何推测模型的性能？4.敏感性、特异性、FPR和阈值之间的关系。5.如何在多类模型中使用AUC-ROC曲线？二、什么是AUC-ROC曲线？ AUC-ROC曲线是各种阈值设置下分类问题的性能度量。ROC是一条概率曲线，A
目录前言一.准确率二.精准率三.召回率四.精准率和召回率的关系，F1分数五.F1分数六.灵敏度和特异度七.真正率和假正率八.ROC曲线前言 最近在看到这些词得时候老是混淆，看了之后还很容易遗忘，于是查了些资料把他们记录下来。我们在设计深度学习网络模型的时候经常要对其进行评估，评估就要用到这些东西，在接介绍这个率，那个率之前，我先来介绍下什么是混淆矩阵，如下表所示：混淆矩阵：P（Positive）：代表1N（Negative）：代表0T（True）：代表预测正确F（False）：代表预测错误TP：预测为1，预测正确，即实际1FP：预测为1，预测错误，即实际0FN：预测为0，预测错误，即实际1T
1.什么是AUC？推荐搜索场景下的auc理解_凝眸伏笔的博客-CSDN博客_搜索auc随机抽出一对样本（一个正样本，一个负样本），然后用训练得到的分类器来对这两个样本进行预测，预测得到正样本的概率大于负样本概率的概率。TPRate的意义是所有真实类别为1的样本中，预测类别为1的比例。：真正率FPRate的意义是所有真实类别为0的样本中，预测类别为1的比例。：假正率 AUC的优势:AUC的计算方法同时考虑了分类器对于正例和负例的分类能力，在样本不平衡的情况下，依然能够对分类器作出合理的评价。2.AUC对均匀正负样本采样不敏感正由于AUC对分值本身不敏感，故常见的正负样本采样，并不会导致auc的变
分类模型的评价指标–混淆矩阵，ROC，AUC1.混淆矩阵–就是分别统计分类模型归错类，归对类的观测值个数，然后把结果放在一个表里展示出来。这个表就是混淆矩阵假设训练之初以及预测后，一个样本是正例还是反例是已经确定的，这个时候，样本应该有两个类别值，一个是真实的0/1，一个是预测的0/1truepositives(TP):实际为正预测为正。truenegatives(TN):实际为负预测为负。falsepositives(FP):实际为负但预测为正。(也称为“第一类错误”。)falsenegatives(FN):实际为正但预测为负。(也称为“第二类错误”。)通过混淆矩阵我们可以给出各指标的值：查
分类问题：导致AUC为0.5的原因及解决方案在训练模型的过程中遇到了AUC为0.5的情况，搜集了一些网络上的资料，简单的做了一个整理1.样本分布不均衡样本分布不均衡是解决分类问题过程中经常遇到的一种情况。当数据集中某一类的样本数量远超于其他样本的时候，模型自然会有一种倾向使得分类结果偏向于该类样本，这是概率统计中先验的性质。当模型趋向于将所有样本预测为同一类别时，模型的AUC会趋于0.5解决样本分布不均衡的手段有很多，这里简单介绍一下，详见博客“如何解决样本分布不均衡”第一种，我们可以通过采样的方式，手动的平衡不同类别的样本的数量，主要的手法有欠采样和重采样。第二种，解决样本分布不均衡，我们可
AUC是什么东西？AUC是一个模型评价指标，只能够用于二分类模型的评价，对于二分类模型来说还有很多其他的评价指标：比如：logloss，accuracy，precision在上述的评价指标当中，数据挖掘类比赛中，AUC和logloss是比较常见的模型评价指标那么问题来了||ヽ(￣▽￣)ノミ|Ю为啥是AUC和logloss?因为很多机器学习的模型对分类问题的预测结果都是概率，如果要计算accuracy的话，需要先将概率转换成类别，这就需要手动设置一个阈值，如果对一个样本的预测概率高于这个预测，就把这个样本放进一个类别当中，如果低于这个阈值，就放在另一个类别当中，阈值在很大程度上影响了accura
AUC是什么东西？AUC是一个模型评价指标，只能够用于二分类模型的评价，对于二分类模型来说还有很多其他的评价指标：比如：logloss，accuracy，precision在上述的评价指标当中，数据挖掘类比赛中，AUC和logloss是比较常见的模型评价指标那么问题来了||ヽ(￣▽￣)ノミ|Ю为啥是AUC和logloss?因为很多机器学习的模型对分类问题的预测结果都是概率，如果要计算accuracy的话，需要先将概率转换成类别，这就需要手动设置一个阈值，如果对一个样本的预测概率高于这个预测，就把这个样本放进一个类别当中，如果低于这个阈值，就放在另一个类别当中，阈值在很大程度上影响了accura
文章目录前言一、混淆矩阵（confusionmatrix）二、准确率，精准率，召回率，F1分数1.准确率（Accuracy）2.精确率（Precision）3.召回率（Recall）4.F1分数1.概念2.置信度（Confidence）3.F1曲线图判断三、mAP、ROC、AUC1.总体平均精确度：mAP（meanAveragePrecision）重叠度：IntersectionoverUnion（IoU）2.ROC（ReceiverOperatingCharacteristic）TPR真正率（Sensitivity、TruePositiveRate）FPR假正率（FalsePositiveR
我正在尝试使用随机森林和逻辑回归来预测二元变量。我有严重不平衡的类(class)(Y=1的大约1.5%)。随机森林中的默认特征重要性技术基于分类准确度(错误率)——这已被证明是不平衡类别的糟糕衡量标准(参见here和here)。ThetwostandardVIMsforfeatureselectionwithRFaretheGiniVIMandthepermutationVIM.RoughlyspeakingtheGiniVIMofapredictorofinterestisthesumovertheforestofthedecreasesofGiniimpuritygenerated
