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  • 模型验证_python机器学习-sklearn挖掘乳腺癌细胞(五)

     python机器学习-sklearn挖掘乳腺癌细胞( 博主亲自录制)

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    https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share

     模型验证

    分类器好坏验证,模型建立好后,不是万事大吉,需要进行crossvalidation, AUC,GINi,KS,GainTable检验

    KS可以检测模型区分好坏客户能力,如果有一个分数段区分能力强,KS会大于0.2

    AUC检测模型分类器效果,分类器敏感度越高,AUC越大,一般AUC大于0.7,分类器准确性就不错。

    Gain Table可以检测模型收益情况和排序能力

     模型验证中数据要拆分为train(训练),test(测试),oot(跨时间)

    train和test是同一个时间段,一般三七开,train占百分之70,test占百分之30

    oot的时间段在train,test后面,用于测试未来数据

    下图是模型验证的可视化:

    包括ROC,提升图,KS,PSI四个指标

    由于时间关系,我们只详细说明一下ROC/AUC检验

    auc分数有两种计算方式,第一种是根据目标变量y_true,预测分数/预测概率y_socres,通过roc_auc_score(y_true, y_scores)计算AUC

    第二种方法是通过fpr,tpr,通过auc(fpr,tpr)来计算AUC

    excel 绘图ROC

    ROC的前置条件是分数越高,阳性率越高,但风控模型中,有的分数越低,坏客户概率越高,例如蜜罐分数,因此ROC绘制出来是反的,需要对阳性标签反转pos_label=0 

    由于分数越低,坏客户概率越高,画出来的ROC曲线是反转的,需要纠正

    AUC/ROC检验代码

    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    Created on Thu Apr 12 22:31:31 2018
     
    @author: 231469242@qq.com
    """
    import numpy as np
    from sklearn import metrics
    from sklearn.metrics import roc_curve, auc,roc_auc_score  ###计算roc和auc
     
    import pandas as pd
    from sklearn.datasets import load_breast_cancer
    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    import matplotlib.pyplot as plt
    import mglearn
    import matplotlib.pyplot as plt
     
    cancer=load_breast_cancer()
     
    #mglearn.plots.plot_knn_classification(n_neighbors=3)
    X_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(cancer.data,cancer.target,stratify=cancer.target,random_state=42)
     
    knn=KNeighborsClassifier()
    knn.fit(X_train,y_train)
    print("accuracy on the training subset:{:.3f}".format(knn.score(X_train,y_train)))
    print("accuracy on the test subset:{:.3f}".format(knn.score(x_test,y_test)))
     
    #Auc验证,数据采用测试集数据
    #癌症的概率
    proba_cancer=knn.predict_proba(x_test)
    y_scores=pd.DataFrame(proba_cancer)[1]
    y_scores=np.array(y_scores)
    y_true=y_test
    #auc分数
    #auc分数有两种计算方式,第一种是根据目标变量y_true,预测分数/预测概率y_socres,通过roc_auc_score(y_true, y_scores)计算AUC
    AUC=roc_auc_score(y_true, y_scores)
    print("AUC:",AUC)
    #auc第二种方法是通过fpr,tpr,通过auc(fpr,tpr)来计算AUC
    fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y_true, y_scores, pos_label=1)
    AUC1 = auc(fpr,tpr) ###计算auc的值 
     
    #print("fpr:",fpr)
    #print("tpr:",tpr)
    #print("thresholds:",thresholds)
    print("AUC1:",AUC1)
     
    if AUC >=0.7:
        print("good classifier")
    if 0.7>AUC>0.6:
        print("not very good classifier")
    if 0.6>=AUC>0.5:
        print("useless classifier")
    if 0.5>=AUC:
        print("bad classifier,with sorting problems")
         
     
    #绘制ROC曲线
    #画对角线 
    plt.plot([0, 1], [0, 1], '--', color=(0.6, 0.6, 0.6), label='Diagonal line') 
    plt.plot(fpr,tpr,label='ROC curve (area = %0.2f)' % AUC) 
    plt.title('ROC curve')  
    plt.legend(loc="lower right")   
    

      

    python信用评分卡建模(附代码,博主录制,包含模型验证内容)

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