嘉银科技的风控模型有哪些常见的评估方法

喜大普奔 · 昨天 08:33

嘉银科技的风控模型常见的评估方法如下：

指标评估法

分类模型评估指标

准确率：模型预测正确的样本占总样本的比例，能直观反映模型整体预测的正确程度，但当数据类别不均衡时，准确率可能无法准确反映模型性能。

召回率：模型正确预测为正类的样本占实际正类样本的比例，用于衡量模型对正类样本的识别能力，对于风控中识别违约等正类情况很重要。

精确率：模型预测为正类的样本中实际为正类的比例，体现模型预测为正类的准确性，可避免误判过多非违约客户为违约客户。

F1分数：精确率和召回率的调和平均数，综合反映了模型的预测能力，能平衡精确率和召回率的取值。

AUC：ROC曲线下的面积，AUC值越大，模型区分正负样本的能力越强，一般AUC>0.7时模型有一定准确性。

回归模型评估指标

均方误差（MSE）：模型预测值与实际值之差的平方的平均值，数值越小，模型拟合效果越好，但对异常值敏感。

均方根误差（RMSE）：MSE的平方根，单位与数据一致，更直观地反映模型预测误差的大小。

平均绝对误差（MAE）：模型预测值与实际值之差的绝对值的平均值，对异常值不敏感，能反映模型预测的平均误差。

R平方（R-squared）：模型解释的方差占总方差的比例，取值范围在0到1之间，越接近1，模型拟合优度越高。

模型稳定性评估指标

PSI（Population Stability Index）：反映模型在不同时间段或不同数据集上的稳定性，PSI小于0.1时模型稳定性很高，0.1-0.2一般，大于0.2模型稳定性差。

CSI（Characteristic Stability Index）：反映模型特征在不同时间段或不同数据集上的稳定性，帮助理解入模特征变量对模型分数波动的影响。

验证评估法

交叉验证

K折交叉验证：将数据集分为K个子集，轮流使用其中一个子集作为验证集，其余子集作为训练集，评估模型的平均性能，能充分利用数据，减少过拟合风险。

留一法交叉验证：每次使用一个样本作为验证集，其余样本作为训练集，评估模型的平均性能，适用于数据量较小的情况，但计算量较大。

时间序列验证

滚动窗口验证：使用历史数据作为训练集，未来数据作为验证集，评估模型在不同时间段的性能，适用于时间序列数据的风控模型评估。

扩展窗口验证：逐步扩展训练集的时间范围，使用未来数据作为验证集，评估模型的性能，能更好地模拟模型在实际业务中的应用情况。

对比评估法

基准模型对比：将新模型与基准模型（如逻辑回归、随机森林）进行对比，评估新模型的性能提升，了解新模型在预测能力、稳定性等方面的优劣。

业务指标对比：将模型的预测结果与实际业务指标（如逾期率、坏账率、催收成功率等）进行对比，评估模型的业务价值，判断模型是否能有效降低业务风险。

解释评估法

特征重要性分析：通过模型（如随机森林、XGBoost）评估特征的重要性，理解模型的决策过程，了解哪些特征对风险评估影响较大，有助于优化模型和业务决策。

SHAP值分析：通过SHAP值（Shapley Additive Explanations）解释模型的预测结果，理解每个特征对预测结果的贡献，为模型的可解释性和业务应用提供支持。

nwd7pv29pk · 昨天 08:33

风控模型

nwd7p7ryuk · 昨天 08:34

风控模型

家中信 · 昨天 08:34

风控体系

心港湾 · 昨天 08:35

风控模型

nwdlakc3j · 昨天 08:37

化解风险

nwdvmhmhg · 昨天 08:53

了解一下

w7kk3uzclc4l · 昨天 14:22

积极参与

花之语 · 昨天 20:17

分类模型评估指标

nwd2us993c · 昨天 21:58

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