模型评估指标-2-ROC与PR曲线对比,TPR/FPR/Precision关系,3种特殊的评 ...

发布网友发布时间：2024-09-26 05:36

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热心网友时间：2024-10-04 18:58

模型评估中的关键指标ROC与PR曲线在不平衡数据中的表现对比具有重要价值。特别是在正负样本极度不平衡时，PR曲线比ROC曲线更能揭示模型的实际性能差异。ROC曲线可能掩盖模型在召回率较高的情况下精确度的不足，而PR曲线则直观地反映了精确率与召回率之间的关系。

理解TPR（真正例率，即Recall）、FPR（假正例率）和Precision（精确率）之间的联系是必不可少的。在某些场景下，例如客户流失预测，由于挽回成本高昂，召回率往往优先于精确率。而对于交易风控，模型需要在低打扰率前提下高覆盖率，这表现为分段TPR（覆盖率）与打扰率（FPR）的平衡。

ROC曲线着重局部效果，而不一定代表全局最优。比如在蚂蚁支付风险识别比赛中，即使AUC较高，如果分段覆盖率不佳，模型的实际应用效果可能并不理想。因此，设计和优化模型时，不仅要考虑单一指标，还要结合业务场景和实际影响，如检测比率与拦截比率，这些指标共同衡量模型的性能和对业务流量的影响。

热心网友时间：2024-10-04 19:03