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陕西模型拓扑结构验证软件是什么

2019年10月06日 12:24来源:未知手机版

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陕西模型拓扑结构验证软件是什么,交叉验证是一种模型选择方法,其将样本的一部分用于训练,另一部分用于验证。因此不仅考虑了训练误差,同时也考虑了泛化误差。从这里可以看出机器学习、数据挖掘与传统统计学的一个重要差别:传统统计学更注重理论,追求理论的完整性和模型的精确性,在对样本建立某个特定模型后,用理论去对模型进行各种验证;而机器学习/数据挖掘则注重经验,如交叉验证,就是通过不同模型在同一样本上的误差表现好坏,来选择适合这一样本的模型,而不去纠结理论上是否严谨。

>还有一个值得注意的问题,在二分类问题中,当数据集的正负样本比很低时,对模型的训练是很有挑战的,而实际情况往往就是这样的。这种情况下我们通常希望训练集和测试集中的正负样本比可以和总体的比例保持一致,从而降低不平衡数据集带来的影响,因此我们会采用分层的方式来切分测试集。具体而言,假设我们希望切分25%的数据作为测试集,那么我们的做法是分别随机地选取25%的正例和25%的负例作为测试集,剩下的作为训练集。这种分层抽样的方式在实际情况中是非常必要的。

如何保证模型风险降到最低是采用内部评级法的银行不得不考虑的首要问题。良好的模型治理机制对于内部评级体系的有效运作非常关键。一般而言,良好的模型治理机制主要包括:(1)银行的董事会和高级管理层对模型在风险识别和控制中的作用有清晰的认识,对内部评级模型的开发、维护、验证等给予足够的资源支持,推动内部评级模型在日常风险管理中的持续运用和不断优化。

在讲解提升度曲线之前,我们先看看几个定义:Pi:测试集中正例的比例,即(c+d)/(a+b+c+d);Ptp:正确预测到的正例个数占总观测值的比例,即d/a+b+c+d=Pi1* Sensitivity;Pfp:把负例错误地预测成正例的个数占总数的比例,即b/a+b+c+d=(1-Pi1)*(1- Specificity) ;Depth:预测成正例的比例,即b+d/a+b+c+d=Ptp+Pfp;PV_Plus:正确预测到的正例数/预测正例总数,即d/(b+d)=Ptp/depth;提升度Lift=(d/b+d)/(c+d/a+b+c+d)=PV_plus/Pi1;Lift曲线就是根据Depth和Lift两个指标绘制而成,它反映了预测正例的正真准确率。

模型开发坚持公开、透明的原则,并对开发过程详细记录,确保任何独立的第三方可以根据文档记录复制模型的开发过程。使用模型进行评级的单位与赋有营销职能的单位分开,避免利益冲突导致评级结果的客观性受损。模型开发、维护单位和模型验证单位必须分设,互不隶属,双方都直接向管理层和董事会进行汇报。陕西模型拓扑结构验证软件是什么。

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