【实操练习】风控模型评估指标计算
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发布时间：2024-10-07 01:16
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时间：2024-10-07 03:17
风控模型评估指标计算详解
为了全面评估模型性能，评估指标包括区分度、排序性、提升度和稳定性。这些指标在金融风控中至关重要，它们帮助我们衡量模型的预测能力。
1. 区分度：KS与AUC
KS值越大，模型区分正负样本的能力越强。0.3以上表示模型效果好， KS=|累计坏人占比-累计好人占比|。
AUC是ROC曲线下的面积，1表示完美分类，0.5以上有预测价值，0.5以下则无。
2. 排序性：Badrate与LIFT
- Badrate通过模型评分分箱分析，评估模型排序效果。
- LIFT衡量模型在头部样本中提升坏样本的倍数，反映策略效果。
3. 稳定性：PSI
PSI衡量不同样本间的分布稳定性，有助于特征筛选和模型稳定性评估。
实操步骤
- 数据准备和模型训练后，通过计算KS、AUC、KS-Table（包含Badrate和LIFT）以及PSI，对模型进行深入评估。
- 通过Excel模板分析模型在OOT样本上的表现，确保模型的泛化能力和稳定性。
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