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数据挖掘模型评估24/10/1;一、评估分类法的准确率24/1;24/10/11编号“保持;K—折交叉确认在k—折交叉确认;2、提高分类法的准确率24/1;24/10/11编号?推进;无标题;无标题;其中,t_pos是真正样本(被;24/10/11编号预测值;二、数据挖掘模型评估的错误观念;例:某家银行发行现金卡,风险控;利用A公司的模型后,结果发现里;为什么会出现这样的结果?原因在;所谓小概率事件是发生概率小,而;因此,评估数据挖掘模型的第一步;H0为真H0为假真实情况所;对于DM来说,通常第二类错误的;预测值1(实际“会违约”)0(;该如何使用分类矩阵的信息呢?2;Responserate=预;可以发现,原始回应率为25.1;Recall=预测会违约且实际;完美的预测模型反查率是100%;Rangereduce=预测;从上述三个指标来看,这个预测模;注意:很少有模型同时能够满足上;四、增益图(灵敏性分析)24/;AUC(areaunder;AUC与Gini系数对应的模型;五、收益图从收益的角度来看,D;上述两个模型都没有包含整个公司;1、回应模型假设电话销售每打一;直效行销设定:总体:50000;2、损失模型下面来看信用评级的;信用评等模型设定:总体:500;六、散布图增益图和收益图都是用;24/10/11编号600;七、注意(聚类和关联规则的评估;至于关联规则,通常来说关联规则;这个公式表明,当“在B中发生A;24/10/11编号
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