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Cooljas · 2024年05月08日

为啥预测和真实都为default的时候,不是TN啊?这个negative和positive是怎么看的啊?

NO.PZ2023091601000109

问题如下:

A risk manager is evaluating the performance of two separate default prediction models for a sample of corporate loans in particular town. The models predict that the borrower will default or not default in the following year, which is then compared with the outturn as summarized in the following tables:


a. Using the data in the tables above, calculate the true positive and true negative rates as well as the precision and accuracy for each model.

b. Comment on the differences between the models.

选项:

解释:

为啥预测和真实都为default的时候,不是TN啊?这个negative和positive是怎么看的啊?

1 个答案

pzqa39 · 2024年05月09日

嗨,爱思考的PZer你好:


True Positive (TP):

  • TP指的是模型预测一个样本为正类(Positive),而这个样本实际上是正类。也就是说,模型正确地识别出了正例。
  • 举例来说,在疾病诊断的场景中,如果一个患者被测试为患病(正类),并且实际上确实患病,这就是一个真阳性。
  • 题干中的违约即为positive,预测和真实都为default,TP

True Negative (TN):

  • TN指的是模型预测一个样本为负类(Negative),而这个样本实际上是负类。这意味着模型正确地排除了非患病者或不满足条件的情况。
  • 同样以疾病诊断为例,如果一个人被测试为未患病(负类),且实际上确实未患病,这就是一个真阴性。
  • 题干中的不违约即为negative,预测和真实都为no default,TN


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