(精编课件)模型评估与方法.ppt
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估值方法与模型ppt课件
3、检查财务预测结果，并考察预测绩效相对历史绩效的变化及其 是否能从你所设置的假设中获得解释，进一步提炼和调整合理的假 设，重复1-3步骤直到获得合理的预测结果。
4、考虑公司未来经营前景的各种可能性，建立其他可能的绩效前 景和对应的财务预测结果。赋予各情景以合理的概率。
公司估值基本逻辑过程
二、估算资本成本 三、根据财务预测结果计算预测各期自由现金流 四、计算预测其自由现金流的现值 五、估算期末价值（TV） 六、得到公司估值结果 七、核心假设的变动对估值结果影响的敏感性分析
➢收入成本分析是通过 对历史经营数据和相关行业数据分 析、预测未来公司的各项业务收入与成本，汇总得到总的 收入与成本预测。 ➢一般收入与成本预测的逻辑流程是：
产能 市场分析
销量 销售价格
收入
产量 原材料市场
原材料量 销售价格
成本
固定资产分析
固定资产分析——固定资产的生命历程模型化
折旧
期初固定资产
期
公司估值核心参数的确定
2、确定非权益融资的机会成本
严格意义上，应该按各种非权益融资的类型确定其机会成本与 市值，进而确定代入到WACC公式中计算。
一般的采取长期债券的到期收益率为债务机会成本。
3、确定权益融资的机会成本
1）、用行业平均无杠杆贝塔值为为基础计算
e
a
BE E
2）、直接计算公司的股本贝塔值（不推荐）
一、完成绩效预测和财务预测
1、根据公司历史绩效分析、行业特点分析和竞争力评价，形成公 司未来绩效的战略性构想。包括经营状况预测、运营状况预测、资 本收支预测等等。（各部分的预测应该按公司主要业务细分预测后 汇总得到，这样方便做情景分析和敏感性分析，确定影响公司长期 业绩与价值的最主要的因素）
4、考虑公司未来经营前景的各种可能性，建立其他可能的绩效前 景和对应的财务预测结果。赋予各情景以合理的概率。
公司估值基本逻辑过程
二、估算资本成本 三、根据财务预测结果计算预测各期自由现金流 四、计算预测其自由现金流的现值 五、估算期末价值（TV） 六、得到公司估值结果 七、核心假设的变动对估值结果影响的敏感性分析
➢收入成本分析是通过 对历史经营数据和相关行业数据分 析、预测未来公司的各项业务收入与成本，汇总得到总的 收入与成本预测。 ➢一般收入与成本预测的逻辑流程是：
产能 市场分析
销量 销售价格
收入
产量 原材料市场
原材料量 销售价格
成本
固定资产分析
固定资产分析——固定资产的生命历程模型化
折旧
期初固定资产
期
公司估值核心参数的确定
2、确定非权益融资的机会成本
严格意义上，应该按各种非权益融资的类型确定其机会成本与 市值，进而确定代入到WACC公式中计算。
一般的采取长期债券的到期收益率为债务机会成本。
3、确定权益融资的机会成本
1）、用行业平均无杠杆贝塔值为为基础计算
e
a
BE E
2）、直接计算公司的股本贝塔值（不推荐）
一、完成绩效预测和财务预测
1、根据公司历史绩效分析、行业特点分析和竞争力评价，形成公 司未来绩效的战略性构想。包括经营状况预测、运营状况预测、资 本收支预测等等。（各部分的预测应该按公司主要业务细分预测后 汇总得到，这样方便做情景分析和敏感性分析，确定影响公司长期 业绩与价值的最主要的因素）
风险评估模型ppt课件
– 损失期望值：即未来某一时期内预期的损失平均 值。
– 损失幅度：指一旦损失发生，可能形成的最大损 失。
9
风险评估指标
一． 损失概率：损失发生的可能性。 二． 损失概率在风险评估中的两种说法
1. 时间性说法 采用此说法需要注意：（1）时间单位的采用不同
（2）同类风险单位数量少 2. 空间性说法 采用此说法需要注意：观察的风险单位是相互独立
1. 资料分组，将损失数据的变动范围分为许多 组，对分组后数据进行分析。
2. 频数分布，建立频数分布表。 3. 累计频数分布，对每组频数进行叠加。
3
损失资料的描述
损失资料的图形描述 通过图形描述可以使通过资料分组获得的
数据特征更为鲜明，普遍使用的有条形图、 圆形图、直方图、频数多边图以及累积频数 分布图，如何选用图形取决于数据特性和风 险管理决策的需要。
X的期望值表示事故发生次数的平均值，方差和标准差 描述了实际情况与期望值的偏离程度。
X的期望值E（X）＝np；方差VarX＝npq；标准差是 方差的开方。
14
2. 用泊松分布估测损失次数
泊松分布在二项分布中n很大、q很小时，更适合风险 损失次数的估测。设，每年有λ 个风险单位发生事 故，且概率相等，则，事故次数X为服从参数λ 的泊 松分布，其分布律如下：
P{X k} k e
k!
该分布的期望值：E(X)=λ ,方差：Var(X)=λ
15
泊松分布的优势
泊松分布常见于稠密性问题，因此对风险单 位数较多的情况特别有效，一般来说，要求风 险单位不少于50，所有单位遭遇损失的概率都 相同并低于0.1。
16
二． 每次事故的损失金额
1. 用正态分布估测损失额：对于与正态分布相似的 损失分布，可以用正态分布来拟合。
– 损失幅度：指一旦损失发生，可能形成的最大损 失。
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风险评估指标
一． 损失概率：损失发生的可能性。 二． 损失概率在风险评估中的两种说法
1. 时间性说法 采用此说法需要注意：（1）时间单位的采用不同
（2）同类风险单位数量少 2. 空间性说法 采用此说法需要注意：观察的风险单位是相互独立
1. 资料分组，将损失数据的变动范围分为许多 组，对分组后数据进行分析。
2. 频数分布，建立频数分布表。 3. 累计频数分布，对每组频数进行叠加。
3
损失资料的描述
损失资料的图形描述 通过图形描述可以使通过资料分组获得的
数据特征更为鲜明，普遍使用的有条形图、 圆形图、直方图、频数多边图以及累积频数 分布图，如何选用图形取决于数据特性和风 险管理决策的需要。
X的期望值表示事故发生次数的平均值，方差和标准差 描述了实际情况与期望值的偏离程度。
X的期望值E（X）＝np；方差VarX＝npq；标准差是 方差的开方。
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2. 用泊松分布估测损失次数
泊松分布在二项分布中n很大、q很小时，更适合风险 损失次数的估测。设，每年有λ 个风险单位发生事 故，且概率相等，则，事故次数X为服从参数λ 的泊 松分布，其分布律如下：
P{X k} k e
k!
该分布的期望值：E(X)=λ ,方差：Var(X)=λ
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泊松分布的优势
泊松分布常见于稠密性问题，因此对风险单 位数较多的情况特别有效，一般来说，要求风 险单位不少于50，所有单位遭遇损失的概率都 相同并低于0.1。
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二． 每次事故的损失金额
1. 用正态分布估测损失额：对于与正态分布相似的 损失分布，可以用正态分布来拟合。
模型测量与分析ppt课件
测量面到面的距离，分别单击该两面； 测量点到面的距离，分别单击点、面； 测量点到线的距离，分别单击点、直线段； 测量点到点的距离，分别单击该两点。
6
7.1 测量
3 设置单位/精度 设置单位/精度命令下，用户可以使用默认设置，也可以重设测量的相关 参数。 1．激活测量单位/精度 在“测量”对话框中单击“单位/精度”命令按钮 ，弹出“测量单位/精 度”面板，从以面板中设置相应选项后，然后单击确定即可生效.
24
细薄面 小面 短边线 锐边线和顶点 断续边线和面
14
7.3.3 输入诊断 当需要将输入3D通用格式文件在SolidWorks软件中打开时， 输入诊断是对其转换后文件中存在的曲面进行诊断、修复等等。因为 导入的曲面通常会导致一些问题，使曲面无法转换成有效实体。这些 问题包括：
坏曲面几何体 坏曲面拓扑（剪裁曲线）。 相邻曲面的边线彼此很近但没有相交，因而在曲面之间形成间 隙 将step格式打开后，在软件左侧出现“输入诊断”对话框，出现 有问题的图符 。设计树中自动添加上输入特征图标 。
4
7.1 测量 1．参数详解 零件模块和装配模块都可以调用评估命令。
5
7.1 测量
2．测量距离测量操作 在“测量”对话框区域内单击，然后选择待测元素。对于模型的基本测 量都可以使用该对话框来操作。 测量的操作步骤如下： 01依次执行“工具”|“测量”命令，弹出“测量”对话框。 02针对待测对象不同进行分别选择，即可在“测量”对话框中显示出测 量信息。
剖面属性分析操作步骤如下： 01任选以下任何位于平行平面中的项目。
一个或多个平行模型面 剖面上的面多个平行的 工程图中剖面视图的剖面
9
7.2.3 传感器
用于监视特定属性，事先确定一个范围，并在超范围 情况下进行提示。
6
7.1 测量
3 设置单位/精度 设置单位/精度命令下，用户可以使用默认设置，也可以重设测量的相关 参数。 1．激活测量单位/精度 在“测量”对话框中单击“单位/精度”命令按钮 ，弹出“测量单位/精 度”面板，从以面板中设置相应选项后，然后单击确定即可生效.
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细薄面 小面 短边线 锐边线和顶点 断续边线和面
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7.3.3 输入诊断 当需要将输入3D通用格式文件在SolidWorks软件中打开时， 输入诊断是对其转换后文件中存在的曲面进行诊断、修复等等。因为 导入的曲面通常会导致一些问题，使曲面无法转换成有效实体。这些 问题包括：
坏曲面几何体 坏曲面拓扑（剪裁曲线）。 相邻曲面的边线彼此很近但没有相交，因而在曲面之间形成间 隙 将step格式打开后，在软件左侧出现“输入诊断”对话框，出现 有问题的图符 。设计树中自动添加上输入特征图标 。
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7.1 测量 1．参数详解 零件模块和装配模块都可以调用评估命令。
5
7.1 测量
2．测量距离测量操作 在“测量”对话框区域内单击，然后选择待测元素。对于模型的基本测 量都可以使用该对话框来操作。 测量的操作步骤如下： 01依次执行“工具”|“测量”命令，弹出“测量”对话框。 02针对待测对象不同进行分别选择，即可在“测量”对话框中显示出测 量信息。
剖面属性分析操作步骤如下： 01任选以下任何位于平行平面中的项目。
一个或多个平行模型面 剖面上的面多个平行的 工程图中剖面视图的剖面
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7.2.3 传感器
用于监视特定属性，事先确定一个范围，并在超范围 情况下进行提示。
教学课件：第4章-价值评估模型
在并购交易中，价值评估模型可以帮助交 易双方确定合理的交易价格，避免价格过 高或过低。
股权融资
资产评估
在股权融资过程中，价值评估模型可以为 投资者提供参考，帮助他们对企业进行估 值和投资决策。
在资产评估领域，价值评估模型可以用于 评估各种资产的价值，如房地产、设备、 无形资产等。
02
价值评估模型的分类
风险管理
价值评估模型可以帮助企业识 别和评估潜在的风险，从而制 定相应的风险应对策略。
估值参考
价值评估模型可以为投资者和 交易对手提供参考，帮助他们
对企业或项目进行估值。
价值评估模型的应用场景
投资决策
并购交易
在投资决策过程中，价值评估模型可以帮 助投资者判断项目的投资价值和潜在风险 ，从而做出更加明智的决策。
局限性
期权估值模型的一个主要局限性是它依赖于对未 来市场环境和公司战略的假设，这可能具有很大 的不确定性。此外，期权估值模型的计算过程较 为复杂，需要专业的金融知识和技能。
剩余收益模型
总结词
剩余收益模型是一种基于会 计信息的价值评估模型，它 通过预测公司的未来剩余收 益来评估公司的内在价值。
详细描述
折现现金流模型
总结词
详细描述
适用范围
局限性
折现现金流模型（DCF）是最基 本的价值评估模型，它通过预 测公司未来的自由现金流，并 将其折现到今天的价值来评估 公司的内在价值。
DCF模型假设公司未来的自由 现金流可以持续无限期，并按 照一定的折现率折现到今天的 价值。自由现金流通常被定义 为公司的营运现金流减去资本 支出。
市场比较法
市场比较法是通过比较类似资产的市场价格，来评估目标资产的价 值。
THANKS
数据分析方法及模型PPT课件
C P(C) C =t 0.5 C =f 0.5
C
P(R/C) C=t C=f
R=t
0.8 0.2
R
R=f
0.2 0.8
P(S/C) C=t C=f
S S=t
0.1 0.5
S=f
0.9 5
W
P(W /RS) W=t W=f
R S = t,t 0 .9 9 0 .0 1
R S = t,f 0 .9 0 .1
因为依赖和独立关系是人们日常推理的基本工具，而且人类知识的基本结
构也可以用依赖图来表达
7
贝叶斯网与概率推理
推理（inference）是通过计算回答查询（query）的过程 使用概率方法进行不确定性推理就是：
（1）把问题用一组随机变量 X{X1, ,Xn}来刻画 （2）把关于问题的知识表示为一个联合概率分布
W=f
0.01 0.1
0 .1
0 .9
简单易行，当P(E=e)很小时，算法效率低，收敛速度慢 17
2.似然加权法
重要性抽样法
避免逻辑抽样因舍弃样本而造成的浪费
按拓扑序对每个变量X进行抽样：当X不是证据变量时，抽样方 式与逻辑抽样法一样；当X是证据变量时，则以X的观测值作为 抽样结果
保证了每个样本都与证据E=e一致，从而可以利用，不必舍弃
16
重要性抽样法
假设通过抽样过程获得了m个独立样本D1，D2，…，Dm，其中
满足E=e的有me个，而在这me个样本中，进一步满足Q=q的有
mq,e，有
P ( Q q ,E e ) m 1 i m 1Q q ( D i) P ( E D e i ( ) D i) P ( D i ) m 1 i m 1Q q ( D i)E e ( D i ) m m q , e
国外自然灾害风险评估方法与评估模型PPT课件
国外自然灾风险 评估方法与评估模型1
整体概况
概况一
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01
概况二
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02
概况三
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03
2
国外自然灾害风险 评估方法与评估模型
• 主讲内容 • 灾害风险指数系统 • 全球自然灾害风险热点地区研究计划 • 灾害风险管理指标系统 • 欧洲多重风险评估 • 美国灾害评估模型 • 地方（社区）风险评估 • 问题与讨论
一、灾害赤字指数：
DDI
M CEloss
economicresilience
DDI是度量一个地区灾害发生后的经济损失和
可用于应对灾害的资源的指标。
式中：
分子为潜在损失，是由致灾因子发生的超越概率和
暴露体的脆弱性共同决定；
分母为经济恢复力，表示政府所能获得国内和国外基金的能
力。
30
第三节 灾害风险管理指标系统
14
第一节 灾害风险指数系统
2）脆弱性指标： 经济：
按购买力评价的人均GDP 人类贫困指数（HPI） 偿还债务总量（占货物出口和服务的百分比） 通货膨胀、食品价格（年变化百分比 ） 失业率（占总劳动力的百分比）
15
第一节 灾害风险指数系统
2）脆弱性指标： 经济活动类型：
耕地 永久种植谷物的可耕地的百分比 城市人口比例 农业占GDP的百分比 农业劳动力的百分比
权重 w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8
37
第三节 灾害风险管理指标系统
三、通用脆弱性指数：
③ P V I LR 恢复力的缺乏程度，可以用人类发展、人类资产、 经济再分配、管理、财政保护、社区灾害意识、对危机状 况的准备程度、环境保护这些指标来反映，它们反映了灾 后恢复，或消化吸收灾害影响能力。
整体概况
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03
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国外自然灾害风险 评估方法与评估模型
• 主讲内容 • 灾害风险指数系统 • 全球自然灾害风险热点地区研究计划 • 灾害风险管理指标系统 • 欧洲多重风险评估 • 美国灾害评估模型 • 地方（社区）风险评估 • 问题与讨论
一、灾害赤字指数：
DDI
M CEloss
economicresilience
DDI是度量一个地区灾害发生后的经济损失和
可用于应对灾害的资源的指标。
式中：
分子为潜在损失，是由致灾因子发生的超越概率和
暴露体的脆弱性共同决定；
分母为经济恢复力，表示政府所能获得国内和国外基金的能
力。
30
第三节 灾害风险管理指标系统
14
第一节 灾害风险指数系统
2）脆弱性指标： 经济：
按购买力评价的人均GDP 人类贫困指数（HPI） 偿还债务总量（占货物出口和服务的百分比） 通货膨胀、食品价格（年变化百分比 ） 失业率（占总劳动力的百分比）
15
第一节 灾害风险指数系统
2）脆弱性指标： 经济活动类型：
耕地 永久种植谷物的可耕地的百分比 城市人口比例 农业占GDP的百分比 农业劳动力的百分比
权重 w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8
37
第三节 灾害风险管理指标系统
三、通用脆弱性指数：
③ P V I LR 恢复力的缺乏程度，可以用人类发展、人类资产、 经济再分配、管理、财政保护、社区灾害意识、对危机状 况的准备程度、环境保护这些指标来反映，它们反映了灾 后恢复，或消化吸收灾害影响能力。
模型评估和方法
排序本身质量旳好坏，体现了综合考虑学习器在不同任务下旳“期望泛化性能”旳好坏，或者说“一般情况下”泛化 性能旳好坏。ROC曲线则是从排序本身质量旳好坏旳角度来研究学习器泛化性能。
ROC全名“受试者工作特征”曲线， 以“真正例率”为纵轴，以“假正 例率”为横轴。
真正例率TPR：真正例样本数/ 真实情况是正例旳样本数（查 全率）
2.3.3 ROC和AUC
根据实值或概率预测结果，我们可以将测试样本进行排序，“最可能”是正例旳排在前面“最不可能”是正例旳排 在最终面。分类过程相当于在这个排序中以某个“截断点”将样本分为两个部分，前一部分判做正例，后一部分则判 作反例。 在不同旳应用任务中，我们可根据任务需求来采用不同旳截断点。
p是样例为正例旳概率
FPR是假正例率，FNR = 1 - TPR
2.4 比较检验
假设检验
假设检验旳基本思想是小概率反证法思想。小概率思想是指小概率事 件（P<0.01或P<0.05）在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先 提出假设(检验假设H0)，再用合适旳统计措施拟定假设成立旳可能性大 小，如可能性小，则以为假设不成立，若可能性大，则还不能以为不假 设成立。
上述旳三种检验都只能在一组数据集上，F检验则能够在多组数据集进行 多种学习器性能旳比较，基本思想是在同一组数据集上，根据测试成果（例： 测试错误率）对学习器旳性能进行排序，赋予序值1,2,3…，相同则平分序值， 如下图所示：
若学习器旳性能相同，则它们旳平均序值应该相同，且第i个算法旳 平均序值ri服从正态分布N（（k+1）/2，（k+1）(k-1)/12），则有：
假正例率FPR：假正例样本数/ 真实情况是是反例旳样本数
基于ROC曲线旳学习器性能评价规则
ROC全名“受试者工作特征”曲线， 以“真正例率”为纵轴，以“假正 例率”为横轴。
真正例率TPR：真正例样本数/ 真实情况是正例旳样本数（查 全率）
2.3.3 ROC和AUC
根据实值或概率预测结果，我们可以将测试样本进行排序，“最可能”是正例旳排在前面“最不可能”是正例旳排 在最终面。分类过程相当于在这个排序中以某个“截断点”将样本分为两个部分，前一部分判做正例，后一部分则判 作反例。 在不同旳应用任务中，我们可根据任务需求来采用不同旳截断点。
p是样例为正例旳概率
FPR是假正例率，FNR = 1 - TPR
2.4 比较检验
假设检验
假设检验旳基本思想是小概率反证法思想。小概率思想是指小概率事 件（P<0.01或P<0.05）在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先 提出假设(检验假设H0)，再用合适旳统计措施拟定假设成立旳可能性大 小，如可能性小，则以为假设不成立，若可能性大，则还不能以为不假 设成立。
上述旳三种检验都只能在一组数据集上，F检验则能够在多组数据集进行 多种学习器性能旳比较，基本思想是在同一组数据集上，根据测试成果（例： 测试错误率）对学习器旳性能进行排序，赋予序值1,2,3…，相同则平分序值， 如下图所示：
若学习器旳性能相同，则它们旳平均序值应该相同，且第i个算法旳 平均序值ri服从正态分布N（（k+1）/2，（k+1）(k-1)/12），则有：
假正例率FPR：假正例样本数/ 真实情况是是反例旳样本数
基于ROC曲线旳学习器性能评价规则
估价模型比较---估价结果(ppt 17页)
价格/销售增长率比较法 价格/EPS折现法
价格目标 $65
$49 $76
平均值 $63
中值
$65
资料来源：公司报告，, , 高盛预测
不同估价模型结果差异－e*Trade
模型方法
估价结果
贴现现金流
$ 1,127
Price/Customers
$ 4,446
Price/Revenue
业务专业化的成熟成长型公司股票以DCF模型为 主。同时关注公司业务重组。此时，PE等类比模 型的估价结果与DCF在数量级上相近。公司实际 上属于价值型股票。
对业务多元化的企业，对各项业务分别采用相应 的估价模型。例如，成熟成长型业务采用贴现估 价模型。
三大类估价理念和模型方法各有适用条件和局限 性。但并不排斥，实际上为估价实践提供了更多的 选择。实际运用时，可以根据企业业务和投资机会 组合中的各项业务收益及其风险特性结合使用。
对于高速成长的业务专业化公司，投资分析家往往 采用贴现现金流估计股票的基本内在投资价值
根据对公司价值驱动或溢价因素分析，在贴现现金 流价值上给出一定的溢价。以反映期权估价理念下 的公司内在价值。
以类比估价模型估算市场交易价格，最终形成一个 估值范围。
评价股票市场是否反应了公司增长期权价值，而不 仅仅考察是否反应了公司信息。因为增长机会选择 能力一般不是公开信息。
公司成长阶段与估价模型选择
收入增长
盈亏平衡
• P/R • Subscriber growth • Per-user statistic •Real Option
• P/R • DCF • Price/EBITDA • Per-user statistic •Real Option
人工智能PPT第6章模型评估与选择
下所示： 平方损失函数（squared loss）：采用最小二乘法，用在线 性回归 绝对误差损失（Absolute error loss）：用在线性回归 铰链损失（Hinge Loss）：主要用于支持向量机。 对数似然损失函数（logarithmic loss）：主要在逻辑回归中 使用 其他损失（如0-1损失）
recall_score(y_true, y_pred,average)
F1 score
F1分数（F1 Score）用于衡量二分类模型精确 度,是精确率和召回率的调和值，变化范围在01。F1计算公式如下所示： sklearn.metrics模块提供f1_score函数，形式如 下所示：
F1
2TP
r2_score(y_true, y_pred)
损失函数
损失函数（loss function）用来估量模型的预测值与真实值 的不一致程度，是一个非负实值函数。损失函数在统计学和机 器学习中被用于模型的参数估计，即通过最小化损失函数求解 和评估模型。 损失函数又称为代价函数（Cost Function），或成本函数。 成本函数和损失函数是同义词 并且可以互换使用，但稍有不同。 损失函数有时也称为误差函数(error function)，用于单个训 练样本。 代价函数，是整个训练数据集的所有样本误差的平均损失。
AUC面积
AUC（Area Under Curve）是指ROC曲线下的 面积，由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方 ，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。AUC只能用于 评价二分类，直观的评价分类器的好坏，值越大越好 sklearn.metrics模块提供roc_auc_score函数，形式如 下所示： sklearn.metrics.roc_auc_score(y_true, y_score)
recall_score(y_true, y_pred,average)
F1 score
F1分数（F1 Score）用于衡量二分类模型精确 度,是精确率和召回率的调和值，变化范围在01。F1计算公式如下所示： sklearn.metrics模块提供f1_score函数，形式如 下所示：
F1
2TP
r2_score(y_true, y_pred)
损失函数
损失函数（loss function）用来估量模型的预测值与真实值 的不一致程度，是一个非负实值函数。损失函数在统计学和机 器学习中被用于模型的参数估计，即通过最小化损失函数求解 和评估模型。 损失函数又称为代价函数（Cost Function），或成本函数。 成本函数和损失函数是同义词 并且可以互换使用，但稍有不同。 损失函数有时也称为误差函数(error function)，用于单个训 练样本。 代价函数，是整个训练数据集的所有样本误差的平均损失。
AUC面积
AUC（Area Under Curve）是指ROC曲线下的 面积，由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方 ，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。AUC只能用于 评价二分类，直观的评价分类器的好坏，值越大越好 sklearn.metrics模块提供roc_auc_score函数，形式如 下所示： sklearn.metrics.roc_auc_score(y_true, y_score)
机器学习之模型评估与模型选择PPT课件
2019/10/21
16
PR图：
学习器A优于学习器C 学习器B优于学习器C 学习器A？？学习器B
平衡点 (BEP)
（Break-Even Point, ） 学习器A优于学习器B 学习器A优于学习器C 学习器B优于学习器C
2019/10/21
17
性能度量－F1度量
2019/10/21
18
性能度量－ROC与AUC
outofbagestimation20191227模型选择如何获得测试结果评估方法如何评估性能优劣性能度量如何判断实质差别比较检验20191227性能度量性能度量performancemeasure是衡量模型泛化能力的评价标准反映了任务需求使用不同的性能度量往往会导致不同的评判结果什么样的模型是好的不仅取决于算法和数据还取决于任务需求
（2）均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值，记为MSE。 值越小，说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。
（3）R平方值，表征回归方程在多大程度上解释了因变量的变化，或者说 方程对观测值的拟合程度如何
2019/10/21
13
性能度量－错误率与精度
错误率 精度
å E(
f ;D)
2019/10/21
19
https:///shenxiaoming77/article/details/72627882
2019/10/21
集成学习
20
定义：通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，又 称为：多分类学习器系统、基于委员会的学习等。
两大类
个体学习器间存在强依赖关系，必须串行生产的序列化方法： Boosting 个体学习器间不存在强依赖关系，可同时生成的并行化方法：Bagging and Random Forest
第八章数据挖掘模型评估ppt课件
但事实上，这样评估出来的模型并不是最 好的。
2019/12/28
11
例：某家银行发行现金卡，风险控管部门主 管决定建立DM模型，利用申请人申请当时 的所填的资料，建立违约预测模型，来作 为核发现金卡以及给予额度的标准。
该银行邀请两家DM公司来设计模型，评比 的标准是根据模型的“准确度”。
根据此标准，A公司所建模型的准确度92%， B公司的准确度是68%。
2019/12/28
24
预测值 1 0
1（实际值） 66 185
0（实际值） 28 721
Range reduce =找预=间出(测6距小6会缩+概违2减率8约()事r/a/(件6总n6g时体+e 2，re8d名+u7单c2e缩1)：+小1通8了过5多)D少M模。型来
=9.4%
间距缩减代表的是根据模型执行活动时的 成本，当如果名单量没有有效缩减时，执 行的总成本会很高，因此间距缩减越低越 好。
回应率高并不代表一定是好模型，因为如果 利用数据挖掘模型从一万人中挑出10个最有 可能会买产品的顾客，结果回应率是100% ，但是却漏掉了大多数会买产品的顾客，因 此，还得参考“反查率”这个指标。
2019/12/28
22
预测值 1 0
1（实际“会违约”） 66 185
0（实际“不会违约”） 28 721
银行和A公司签约。
2019/12/28
12
利用A公司的模型后，结果发现里面只有一条规则， 那就是“所有的人都不会违约”。
为什么？
A：所有的人都不会违约，因此它错误的只有8%的 违约分类错误（违约误判为不违约），因此准确率 是92%。
B：在根据评分由高至低筛选出来前40%的名单中， 可以将所有的违约户都找出来。即有32%的非违约 户被误判为违约户，因此准确率只有68%。
2019/12/28
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例：某家银行发行现金卡，风险控管部门主 管决定建立DM模型，利用申请人申请当时 的所填的资料，建立违约预测模型，来作 为核发现金卡以及给予额度的标准。
该银行邀请两家DM公司来设计模型，评比 的标准是根据模型的“准确度”。
根据此标准，A公司所建模型的准确度92%， B公司的准确度是68%。
2019/12/28
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预测值 1 0
1（实际值） 66 185
0（实际值） 28 721
Range reduce =找预=间出(测6距小6会缩+概违2减率8约()事r/a/(件6总n6g时体+e 2，re8d名+u7单c2e缩1)：+小1通8了过5多)D少M模。型来
=9.4%
间距缩减代表的是根据模型执行活动时的 成本，当如果名单量没有有效缩减时，执 行的总成本会很高，因此间距缩减越低越 好。
回应率高并不代表一定是好模型，因为如果 利用数据挖掘模型从一万人中挑出10个最有 可能会买产品的顾客，结果回应率是100% ，但是却漏掉了大多数会买产品的顾客，因 此，还得参考“反查率”这个指标。
2019/12/28
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预测值 1 0
1（实际“会违约”） 66 185
0（实际“不会违约”） 28 721
银行和A公司签约。
2019/12/28
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利用A公司的模型后，结果发现里面只有一条规则， 那就是“所有的人都不会违约”。
为什么？
A：所有的人都不会违约，因此它错误的只有8%的 违约分类错误（违约误判为不违约），因此准确率 是92%。
B：在根据评分由高至低筛选出来前40%的名单中， 可以将所有的违约户都找出来。即有32%的非违约 户被误判为违约户，因此准确率只有68%。