1. 混淆矩阵---确定截断点后，评价学习器性能
假设训练之初以及预测后，一个样本是正例还是反例是已经确定的，这个时候，样本应该有两个类别值，一个是真实的0/1，一个是预测的0/1
通过混淆矩阵我们可以给出各指标的值：
查全率（召回率，recall，TPR）：样本中的正例有多少被预测准确了，衡量的是查全率，预测对的正例数占真正的正例数的比率：
查全率＝检索出的相关信息量 / 系统中的相关信息总量 = TP / (TP+FN)
查准率（精准率，Precision）：针对预测结果而言，预测为正的样本有多少是真正的正样本，衡量的是查准率，预测正确的正例数占预测为正例总量的比率：
查准率＝正确预测到的正例数/实际正例总数 = TP / (TP+FP)
准确率：反映分类器统对整个样本的判定能力，能将正的判定为正，负的判定为负的能力，计算公式：Accuracy=(TP+TN) / (TP+FP+TN+FN)
阴性预测值：可以理解为负样本的查准率，阴性预测值被预测准确的比例，计算公式：NPV=正确预测到的负例数/实际负例总数=TN / (TN+FN)
2. ROC曲线， AUC ----评价学习器性能，检验分类器对客户进行正确排序的能力
分类器产生的结果通常是一个概率值不是直接的0/1变量，通常数值越到，代表正例的可能性越大。
根据任务的不同也会采取不同的“截断点”，大于则为正例，小于则为反例。如重视查全率，则阈值可以设置低一些；而重视查准率，阈值可以设置高一些。
ROC曲线描绘的是不同的截断点时，并以FPR和TPR为横纵坐标轴，描述随着截断点的变小，TPR随着FPR的变化。
纵轴：TPR=正例分对的概率 = TP/(TP+FN)，其实就是查全率
横轴：FPR=负例分错的概率 = FP/(FP+TN)
3. KS曲线，KS值---学习器将正例和反例分开的能力，确定最好的“截断点”
KS曲线和ROC曲线都用到了TPR，FPR。KS曲线是把TPR和FPR（注意是累计）都作为纵坐标，而样本数作为横坐标。
作图步骤：
- 根据学习器的预测结果（注意，是正例的概率值，非0/1变量）对样本进行排序（从大到小）-----这就是截断点依次选取的顺序
- 按顺序选取截断点，并计算TPR和FPR ---也可以只选取n个截断点，分别在1/n，2/n，3/n等位置，一般分为20等份（在excel中借助ceiling(累计个数占比，0.05)以及数据透视表完成）
- 横轴为样本的占比百分比（最大100%），纵轴分别为TPR和FPR，可以得到KS曲线
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TPR和FPR曲线分隔最开的位置就是最好的”截断点“，最大间隔距离就是KS值，通常>0.2即可认为模型有比较好偶的预测准确性
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4. Lift 和Gain图
Lift图衡量的是，与不利用模型相比，模型的预测能力“变好”了多少，lift(提升指数)越大，模型的运行效果越好。
Gain图是描述整体精准度的指标。
在评分卡中是累计坏的占比与累计个数占比的比值
计算公式如下：
作图步骤：
- 根据学习器的预测结果（注意，是正例的概率值，非0/1变量）对样本进行排序（从大到小）-----这就是截断点依次选取的顺序
- 按顺序选取截断点，并计算Lift和Gain ---也可以只选取n个截断点，分别在1/n，2/n，3/n等位置，一般分为20等份（在excel中借助ceiling(累计个数占比，0.05)以及数据透视表完成）
5.GINI系数
·GINI系数:也是用于模型风险区分能力进行评估。
GINI统计值衡量坏账户数在好账户数上的的累积分布与随机分布曲线之间的面积，好账户与坏账户分布之间的差异越大，GINI指标越高，表明模型的风险区分能力越强。
GINI系数的计算步骤如下：
- 计算每个评分区间的好坏账户数。
- 计算每个评分区间的累计好账户数占总好账户数比率（累计good%）和累计坏账户数占总坏账户数比率(累计bad%)。
- 按照累计好账户占比和累计坏账户占比得出下图所示曲线ADC。
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计算出图中阴影部分面积，阴影面积占直角三角形ABC面积的百分比，即为GINI系数。image
