模型分数达到多少合适(模型的等级)

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风控模型稳定性指标PSI的原理、计算和局限性

1、PSI的计算目的在于评估测试样本与建模样本在各分数段的分布差异,以此来评估模型的稳定性。其断标准是:当模型稳定时,实际占比与预期占比的差值较小,PSI值也较小。对于零售类模型,稳定性的一般标准是PSI在0.1到0.2之间,而非零售类模型则是0.1到0.3之间。

2、PSI计算步骤包括:将实际占比与预期占比的差值取对数,求和后得到总体PSI。PSI与IV(信息值)计算方式类似,都是衡量样本分布差异的指标,且在确定变量分箱和评分分档时会相互配合。PSI的局限性需关注数据质量、样本代表性与分档数量。数据质量、样本数量和结构的不足以及分档数量对PSI值有显著影响。

3、Part 群体稳定性指标(Population Stability Index,PSI)的理解 如果你有基础的风控建模经验,想必会很熟悉PSI(Population Stability Index)指标。PSI反映了验证样本在各分数段的分布与建模样本分布的稳定性。在建模中,我们常用来筛选特征变量、评估模型稳定性。

模型预测效果怎么计算好坏

1、模型预测效果的好坏可以通过多种指标进行计算和评估,以下是主要的评估指标:均方误差:定义:衡量预测值与值之间平均平方差。评估标准:数值越小,表示预测值与值越接近,模型效果越好。均方根误差:定义:MSE的平方根,用于将误差值转换到与原始数据相同的量纲上,便于理解与比较。

2、模型预测效果好坏评估通过多种指标进行。均方误差(MSE)衡量预测值与值平均平方差,数值越小效果越好。均方根误差(RMSE)为MSE的平方根,便于理解与比较。平均绝对误差(MAE)计算预测值与值之间平均绝对差值,数值越小效果越好。

3、平均绝对误差(MAE),计算预测值与值差的绝对值平均,对异常值不敏感。R平方(R),表示模型解释的方差占总方差的比例,反映模型拟合程度。残差平方和(SSR)和总平方和(SST),用于计算R平方,SSR越小、R接近1,模型拟合越好。

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