AUC面积、Gini系数、KS值

参考这篇文章：

https://www.cnblogs.com/zwt20120701/p/15557602.html

 

（1）P-R曲线是分别将查准率Precision（精确率）作为纵坐标，查全率Recall（召回率）作为横坐标作的图。

（2）ROC曲线、AUC面积、Gini系数、KS值 都是基于真阳率TPR（又叫查全率、召回率、捕获率、命中率）和假阳率FPR（误诊率）两个重要的指标得来的。其中AUC面积、Gini系数是直接在ROC曲线基础上进一步得到的。

 

是指受试者工作特征曲线/接收器操作特性曲线（receiver operating characteristic curve），是反应敏感性和特异性连续变量的综合指标，利用构图法揭示敏感性和 特异性的相互关系，它通过将连续变量设定出多个不同的临界值（阈值），从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感性（命中率）为纵坐标，特异性（误诊率）为横坐标绘制成曲线，曲线下的面积（AUC）越大，诊断准确性越高。最靠近坐标图左上方的点为敏感性和特异性均较高的临界值。

 

 

KS（Kolmogorov-Smirnov）值定义为TPR与FPR的差的最大值。

KS值 =max(TPR−FPR)

一般，希望模型有较大的KS值，意味着模型有较强的区分能力。但是也不是越大越好，如果KS值超过0.75，往往表示模型有异常。

KS值对应的模型预测概率即最优阈值，选择此预测概率值作为0、1分类的分界线，可使模型取得最优分类效果。

 

（1）KS值<0.2 ，一般认为模型区分能力较弱；

（2）KS值在[0.2 ,0.3]之间模型有一定区分能力；商业实践中能在这个区间就挺不错了。

（3）KS值在[0.3 ,0.5]之间，模型具有较强的区分能力。

 

 

 

Gini系数指ROC曲线与y=x（红线）围成的面积和中线之上的面积的（0.5）比例。AUC和Gini系数的换算关系为：

Gini系数 =2*AUC -1