C o n f u s i o n M a t r i x : Confusion Matrix: ConfusionMatrix:
真实 1 0 预测 1 TP(命中) FP(虚报) 0 FN(漏报) TN(正确拒绝)召回率 R e c a l l = T P T P + F N Recall = \dfrac{TP}{TP + FN} Recall=TP+FNTP，关注真实情况，关注positive。“好瓜被挑出来的概率”
精确率 P r e c i s i o n = T P T P + F P Precision = \dfrac{TP}{TP + FP} Precision=TP+FPTP，关注预测情况，关注positive。“挑出来的瓜有多少真的是好瓜”
正确率 A c c u r a c y = T P + T N T P + F N + F P + T N Accuracy = \dfrac{TP + TN}{TP + FN + FP + TN}\quad Accuracy=TP+FN+FP+TNTP+TN，positive与negative预测的准确性
F F F值： β 2 + 1 F = β 2 R + 1 P \dfrac{\beta^2 +1}{F} = \dfrac{\beta^2}{R} + \dfrac{1}{P} Fβ2+1=Rβ2+P1
β 2 = 1 \beta^2 = 1 β2=1时，对于 F F F， R R R、 P P P 影响权重相同,即常用的 F 1 F_1 F1； β 2 > 1 \beta^2 > 1 β2>1时，对于 F F F， R R R相比于 P P P影响权重大，当重视召回率R时可以选择 β 2 > 1 \beta^2>1 β2>1； β 2 < 1 \beta^2 < 1 β2<1时，对于 F F F， R R R相比于 P P P影响权重小，当重视精确率P时可以选择 β 2 < 1 \beta^2<1 β2<1；真阳性率TPR，关注真实情况，关注positive, T P R = T P T P + F N TPR = \dfrac{TP}{TP + FN} TPR=TP+FNTP
假阳性率FPR，关注真实情况，关注negative, F P R = F P F P + T N FPR = \dfrac{FP}{FP + TN} FPR=FP+TNFP
当选择不同的threshold时， T P R 、 F P R TPR、FPR TPR、FPR值会随之变化，遍历所有的threshold后，会得到一系列的 T P R 、 F P R TPR、FPR TPR、FPR，用 T P R TPR TPR作为 Y Y Y轴，用 F P R FPR FPR作为 X X X轴，即得到 R O C ROC ROC。
R O C ROC ROC主要作用:
ROC曲线能很容易的查出任意阈值对学习器的泛化性能影响。
有助于选择最佳的阈值。ROC曲线越靠近左上角，模型的查全率就越高。最靠近左上角的ROC曲线上的点是分类错误最少的最好阈值，其假正例和假反例总数最少。
可以对不同的学习器比较性能。将各个学习器的ROC曲线绘制到同一坐标中，直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲所代表的学习器准确性最高。
AUC就是ROC曲线下的面积，衡量学习器优劣的一种性能指标。
KS
在风控中，我们常用KS指标来评估模型的区分度（discrimination）
K S = max ( ∣ T P R − F P R ∣ ) KS = \max(|TPR-FPR|) KS=max(∣TPR−FPR∣) 即ROC曲线切线位置。
《风控模型—区分度评估指标(KS)深入理解应用》
