Оценка качества скоринговой модели, построенной с помощью метода деревьев решений
Размещено на сайте 30.07.2013
В данной статье мы продолжим освещать процесс построения скоринговой модели с помощью метода деревьев решений1. Речь пойдет о валидации модели посредством ROC-анализа и применении полученной модели к новым данным. Особое внимание уделено процедуре выбора оптимального порога отсечения с использованием критерия Йодена. Отдельно рассмотрен вопрос сохранения и экспорта полученных результатов, которые могут быть прочитаны и использованы для анализа в других статистических пакетах.
А.В. Груздев, исследовательская компания «Гевисста», директор
Приводятся извлечения из статьи.
Полную версию материала читайте в журнале.
Подписаться
Кривая ROC содержит в себе все возможные пороговые значения. При этом она наглядно показывает для любого порога отсечения: 1) насколько велик риск отказать благонадежному заемщику и 2) одновременно насколько велик риск выдать кредит проблемному заемщику.
|
Если случаи невозврата кредитов в основной популяции редки, то мы, неправильно выбрав порог отсечения, построим неверную модель, выявив огромное количество ложно положительных случаев.
|
Результаты классификации можно непосредственно выводить из значений чувствительности и специфичности.
|