validatemodel

Подтвердите качество модели протокола результатов кредита

Синтаксис

Stats = validatemodel(sc)

Stats = validatemodel(sc,data)

[Stats,T]
= validatemodel(sc,Name,Value)

[Stats,T,hf]
= validatemodel(sc,Name,Value)

Описание

пример

Stats = validatemodel(sc) подтверждает качество creditscorecard модель.

По умолчанию данные раньше создавали creditscorecard объект используется. Можно также предоставить входные данные, к которым применяется валидация.

пример

Stats = validatemodel(sc,data) подтверждает качество creditscorecard модель для определенных данных установила заданное использование дополнительного аргумента data.

пример

[Stats,T] = validatemodel(sc,Name,Value) подтверждает качество creditscorecard модель с помощью дополнительных аргументов пары "имя-значение", и возвращает Stats и T выходные параметры .

пример

[Stats,T,hf] = validatemodel(sc,Name,Value) подтверждает качество creditscorecard модель с помощью дополнительных аргументов пары "имя-значение", и возвращается, фигура обрабатывают hf к ДНУ, ROC и графикам KS.

Примеры

свернуть все

Подтвердите модель протокола результатов кредита

Скрипт Open Live Script

Создайте creditscorecard объект с помощью CreditCardData.mat файл, чтобы загрузить data (использование набора данных от Refaat 2011).

load CreditCardData
sc = creditscorecard(data, 'IDVar','CustID')

sc = 
  creditscorecard with properties:

                GoodLabel: 0
              ResponseVar: 'status'
               WeightsVar: ''
                 VarNames: {1x11 cell}
        NumericPredictors: {1x6 cell}
    CategoricalPredictors: {'ResStatus'  'EmpStatus'  'OtherCC'}
           BinMissingData: 0
                    IDVar: 'CustID'
            PredictorVars: {1x9 cell}
                     Data: [1200x11 table]

Выполните автоматическое раскладывание с помощью опций по умолчанию. По умолчанию, autobinning использует Monotone алгоритм.

sc = autobinning(sc);

Подбирайте модель.

sc = fitmodel(sc);

1. Adding CustIncome, Deviance = 1490.8527, Chi2Stat = 32.588614, PValue = 1.1387992e-08
2. Adding TmWBank, Deviance = 1467.1415, Chi2Stat = 23.711203, PValue = 1.1192909e-06
3. Adding AMBalance, Deviance = 1455.5715, Chi2Stat = 11.569967, PValue = 0.00067025601
4. Adding EmpStatus, Deviance = 1447.3451, Chi2Stat = 8.2264038, PValue = 0.0041285257
5. Adding CustAge, Deviance = 1441.994, Chi2Stat = 5.3511754, PValue = 0.020708306
6. Adding ResStatus, Deviance = 1437.8756, Chi2Stat = 4.118404, PValue = 0.042419078
7. Adding OtherCC, Deviance = 1433.707, Chi2Stat = 4.1686018, PValue = 0.041179769

Generalized linear regression model:
    status ~ [Linear formula with 8 terms in 7 predictors]
    Distribution = Binomial

Estimated Coefficients:
                   Estimate       SE       tStat       pValue  
                   ________    ________    ______    __________

    (Intercept)    0.70239     0.064001    10.975    5.0538e-28
    CustAge        0.60833      0.24932      2.44      0.014687
    ResStatus        1.377      0.65272    2.1097      0.034888
    EmpStatus      0.88565        0.293    3.0227     0.0025055
    CustIncome     0.70164      0.21844    3.2121     0.0013179
    TmWBank         1.1074      0.23271    4.7589    1.9464e-06
    OtherCC         1.0883      0.52912    2.0569      0.039696
    AMBalance        1.045      0.32214    3.2439     0.0011792


1200 observations, 1192 error degrees of freedom
Dispersion: 1
Chi^2-statistic vs. constant model: 89.7, p-value = 1.4e-16

Отформатируйте немасштабированные точки.

sc = formatpoints(sc, 'PointsOddsAndPDO',[500,2,50]);

Выиграйте данные.

scores = score(sc);

Подтвердите модель протокола результатов кредита путем генерации ДНА, ROC и графиков KS.

[Stats,T] = validatemodel(sc,'Plot',{'CAP','ROC','KS'});

Figure contains an axes. The axes with title Cumulative Accuracy Profile (CAP) curve contains 6 objects of type patch, line, text.

Figure contains an axes. The axes with title Receiver Operating Characteristic (ROC) curve contains 3 objects of type patch, line, text.

Figure contains an axes. The axes with title K-S Plot contains 6 objects of type line, text. These objects represent Cumulative Bads, Cumulative Goods.

disp(Stats)

            Measure              Value 
    ________________________    _______

    {'Accuracy Ratio'      }    0.32258
    {'Area under ROC curve'}    0.66129
    {'KS statistic'        }     0.2246
    {'KS score'            }     499.62

disp(T(1:15,:))

    Scores    ProbDefault    TrueBads    FalseBads    TrueGoods    FalseGoods    Sensitivity    FalseAlarm      PctObs  
    ______    ___________    ________    _________    _________    __________    ___________    __________    __________

    369.54      0.75313          0           1           802          397                 0     0.0012453     0.00083333
    378.19      0.73016          1           1           802          396         0.0025189     0.0012453      0.0016667
    380.28      0.72444          2           1           802          395         0.0050378     0.0012453         0.0025
    391.49      0.69234          3           1           802          394         0.0075567     0.0012453      0.0033333
    395.57      0.68017          4           1           802          393          0.010076     0.0012453      0.0041667
    396.14      0.67846          4           2           801          393          0.010076     0.0024907          0.005
    396.45      0.67752          5           2           801          392          0.012594     0.0024907      0.0058333
    398.61      0.67094          6           2           801          391          0.015113     0.0024907      0.0066667
    398.68      0.67072          7           2           801          390          0.017632     0.0024907         0.0075
    401.33      0.66255          8           2           801          389          0.020151     0.0024907      0.0083333
    402.66      0.65842          8           3           800          389          0.020151      0.003736      0.0091667
    404.25      0.65346          9           3           800          388           0.02267      0.003736           0.01
    404.73      0.65193          9           4           799          388           0.02267     0.0049813       0.010833
    405.53      0.64941         11           4           799          386          0.027708     0.0049813         0.0125
     405.7      0.64887         11           5           798          386          0.027708     0.0062267       0.013333

Подтвердите модель карты кредитного рейтинга с весами

Этот пример использует:

Скрипт Open Live Script

Используйте CreditCardData.mat файл, чтобы загрузить данные (dataWeights) это содержит столбец (RowWeights) для весов (использующий набор данных от Refaat 2011).

load CreditCardData

Создайте creditscorecard объект с помощью дополнительного аргумента пары "имя-значение" для 'WeightsVar'.

sc = creditscorecard(dataWeights,'IDVar','CustID','WeightsVar','RowWeights')

sc = 
  creditscorecard with properties:

                GoodLabel: 0
              ResponseVar: 'status'
               WeightsVar: 'RowWeights'
                 VarNames: {1x12 cell}
        NumericPredictors: {1x6 cell}
    CategoricalPredictors: {'ResStatus'  'EmpStatus'  'OtherCC'}
           BinMissingData: 0
                    IDVar: 'CustID'
            PredictorVars: {1x9 cell}
                     Data: [1200x12 table]

Выполните автоматическое раскладывание.

sc = autobinning(sc)

sc = 
  creditscorecard with properties:

                GoodLabel: 0
              ResponseVar: 'status'
               WeightsVar: 'RowWeights'
                 VarNames: {1x12 cell}
        NumericPredictors: {1x6 cell}
    CategoricalPredictors: {'ResStatus'  'EmpStatus'  'OtherCC'}
           BinMissingData: 0
                    IDVar: 'CustID'
            PredictorVars: {1x9 cell}
                     Data: [1200x12 table]

Подбирайте модель.

sc = fitmodel(sc);

1. Adding CustIncome, Deviance = 764.3187, Chi2Stat = 15.81927, PValue = 6.968927e-05
2. Adding TmWBank, Deviance = 751.0215, Chi2Stat = 13.29726, PValue = 0.0002657942
3. Adding AMBalance, Deviance = 743.7581, Chi2Stat = 7.263384, PValue = 0.007037455

Generalized linear regression model:
    logit(status) ~ 1 + CustIncome + TmWBank + AMBalance
    Distribution = Binomial

Estimated Coefficients:
                   Estimate       SE       tStat       pValue  
                   ________    ________    ______    __________

    (Intercept)    0.70642     0.088702     7.964    1.6653e-15
    CustIncome      1.0268      0.25758    3.9862    6.7132e-05
    TmWBank         1.0973      0.31294    3.5063     0.0004543
    AMBalance       1.0039      0.37576    2.6717     0.0075464


1200 observations, 1196 error degrees of freedom
Dispersion: 1
Chi^2-statistic vs. constant model: 36.4, p-value = 6.22e-08

Отформатируйте немасштабированные точки.

sc = formatpoints(sc, 'PointsOddsAndPDO',[500,2,50]);

Выиграйте данные.

scores = score(sc);

Подтвердите модель протокола результатов кредита путем генерации ДНА, ROC и графиков KS. Когда дополнительный аргумент пары "имя-значение" 'WeightsVar' используется, чтобы задать наблюдение (выборка) веса, T таблица использует статистику, суммы и совокупные суммы, которые взвешиваются количества.

[Stats,T] = validatemodel(sc,'Plot',{'CAP','ROC','KS'});

Figure contains an axes. The axes with title Cumulative Accuracy Profile (CAP) curve contains 6 objects of type patch, line, text.

Figure contains an axes. The axes with title Receiver Operating Characteristic (ROC) curve contains 3 objects of type patch, line, text.

Figure contains an axes. The axes with title K-S Plot contains 6 objects of type line, text. These objects represent Cumulative Bads, Cumulative Goods.

Stats

Stats=4×2 table
            Measure              Value 
    ________________________    _______

    {'Accuracy Ratio'      }    0.28972
    {'Area under ROC curve'}    0.64486
    {'KS statistic'        }    0.23215
    {'KS score'            }     505.41

T(1:10,:)

ans=10×9 table
    Scores    ProbDefault    TrueBads    FalseBads    TrueGoods    FalseGoods    Sensitivity    FalseAlarm     PctObs  
    ______    ___________    ________    _________    _________    __________    ___________    __________    _________

    401.34      0.66253       1.0788           0       411.95        201.95       0.0053135             0     0.0017542
    407.59      0.64289       4.8363      1.2768       410.67        198.19        0.023821     0.0030995     0.0099405
    413.79      0.62292       6.9469      4.6942       407.25        196.08        0.034216      0.011395      0.018929
    420.04      0.60236       18.459      9.3899       402.56        184.57        0.090918      0.022794      0.045285
    437.27        0.544       18.459      10.514       401.43        184.57        0.090918      0.025523      0.047113
    442.83      0.52481       18.973      12.794       399.15        184.06        0.093448      0.031057      0.051655
    446.19      0.51319       22.396       14.15        397.8        180.64         0.11031      0.034349      0.059426
    449.08      0.50317       24.325      14.405       397.54        178.71         0.11981      0.034968      0.062978
    449.73      0.50095       28.246      18.049        393.9        174.78         0.13912      0.043813      0.075279
    452.44      0.49153       31.511      23.565       388.38        171.52          0.1552      0.057204      0.089557

Подтвердите модель карты кредитного рейтинга при использовании '`BinMissingData'` Опция

Скрипт Open Live Script

Этот пример описывает обоих присвоение точек для недостающих данных когда 'BinMissingData' опция установлена в true, и соответствующий расчет статистики проверки допустимости модели.

Предикторы, которые имеют недостающие данные в наборе обучающих данных, имеют явный интервал для <missing> с соответствующими точками в итоговом протоколе результатов. Эти точки вычисляются из значения Веса доказательства (WOE) для <missing> интервал и логистические коэффициенты модели. Для выигрыша целей эти точки присвоены отсутствующим значениям и значениям из области значений, и итоговый счет является использованной для расчета статистикой проверки допустимости модели с validatemodel.
Предикторы без недостающих данных в наборе обучающих данных не имеют никакого <missing> интервал, поэтому никакое ГОРЕ не может быть оценено от обучающих данных. По умолчанию точки для того, чтобы избегать и значений из области значений установлены в NaN, и это приводит к счету NaN при выполнении score. Для предикторов, которые не имеют никакого явного <missing> интервал, используйте аргумент 'Missing' значения имени в formatpoints указать, как недостающие данные нужно лечить от выигрыша целей. Итоговый счет является использованной для расчета статистикой проверки допустимости модели с validatemodel.

Создайте creditscorecard объект с помощью CreditCardData.mat файл, чтобы загрузить dataMissing с отсутствующими значениями.

load CreditCardData.mat 
head(dataMissing,5)

ans=5×11 table
    CustID    CustAge    TmAtAddress     ResStatus     EmpStatus    CustIncome    TmWBank    OtherCC    AMBalance    UtilRate    status
    ______    _______    ___________    ___________    _________    __________    _______    _______    _________    ________    ______

      1          53          62         <undefined>    Unknown        50000         55         Yes       1055.9        0.22        0   
      2          61          22         Home Owner     Employed       52000         25         Yes       1161.6        0.24        0   
      3          47          30         Tenant         Employed       37000         61         No        877.23        0.29        0   
      4         NaN          75         Home Owner     Employed       53000         20         Yes       157.37        0.08        0   
      5          68          56         Home Owner     Employed       53000         14         Yes       561.84        0.11        0

Используйте creditscorecard с аргументом 'BinMissingData' значения имени установите на true к интервалу недостающие числовые или категориальные данные в отдельном интервале. Примените автоматическое раскладывание.

sc = creditscorecard(dataMissing,'IDVar','CustID','BinMissingData',true);
sc = autobinning(sc);

disp(sc)

  creditscorecard with properties:

                GoodLabel: 0
              ResponseVar: 'status'
               WeightsVar: ''
                 VarNames: {1x11 cell}
        NumericPredictors: {1x6 cell}
    CategoricalPredictors: {'ResStatus'  'EmpStatus'  'OtherCC'}
           BinMissingData: 1
                    IDVar: 'CustID'
            PredictorVars: {1x9 cell}
                     Data: [1200x11 table]

Установите минимальное значение нуля для CustAge и CustIncome. С этим, любым отрицательным возрастом или информацией о доходе становится недопустимым или "из области значений". Для выигрыша и вероятности расчетов по умолчанию, значениям из области значений дают те же точки как отсутствующие значения.

sc = modifybins(sc,'CustAge','MinValue',0);
sc = modifybins(sc,'CustIncome','MinValue',0);

Отобразите информацию об интервале для числовых данных для 'CustAge' это включает недостающие данные в отдельный интервал, пометил <missing>.

bi = bininfo(sc,'CustAge');
disp(bi)

         Bin         Good    Bad     Odds       WOE       InfoValue 
    _____________    ____    ___    ______    ________    __________

    {'[0,33)'   }     69      52    1.3269    -0.42156      0.018993
    {'[33,37)'  }     63      45       1.4    -0.36795      0.012839
    {'[37,40)'  }     72      47    1.5319     -0.2779     0.0079824
    {'[40,46)'  }    172      89    1.9326    -0.04556     0.0004549
    {'[46,48)'  }     59      25      2.36     0.15424     0.0016199
    {'[48,51)'  }     99      41    2.4146     0.17713     0.0035449
    {'[51,58)'  }    157      62    2.5323     0.22469     0.0088407
    {'[58,Inf]' }     93      25      3.72     0.60931      0.032198
    {'<missing>'}     19      11    1.7273    -0.15787    0.00063885
    {'Totals'   }    803     397    2.0227         NaN      0.087112

Отобразите информацию об интервале для категориальных данных для 'ResStatus' это включает недостающие данные в отдельный интервал, пометил <missing>.

bi = bininfo(sc,'ResStatus');
disp(bi)

         Bin          Good    Bad     Odds        WOE       InfoValue 
    ______________    ____    ___    ______    _________    __________

    {'Tenant'    }    296     161    1.8385    -0.095463     0.0035249
    {'Home Owner'}    352     171    2.0585     0.017549    0.00013382
    {'Other'     }    128      52    2.4615      0.19637     0.0055808
    {'<missing>' }     27      13    2.0769     0.026469    2.3248e-05
    {'Totals'    }    803     397    2.0227          NaN     0.0092627

Для 'CustAge' и 'ResStatus' предикторы, там пропускает данные (NaNs и <undefined>) в обучающих данных и процессе раскладывания оценивает значение WOE -0.15787 и 0.026469 соответственно для недостающих данных в этих предикторах, как показано выше.

Для EmpStatus и CustIncome нет никакого явного интервала для отсутствующих значений, потому что обучающие данные не имеют никаких отсутствующих значений для этих предикторов.

bi = bininfo(sc,'EmpStatus');
disp(bi)

        Bin         Good    Bad     Odds       WOE       InfoValue
    ____________    ____    ___    ______    ________    _________

    {'Unknown' }    396     239    1.6569    -0.19947    0.021715 
    {'Employed'}    407     158    2.5759      0.2418    0.026323 
    {'Totals'  }    803     397    2.0227         NaN    0.048038

bi = bininfo(sc,'CustIncome');
disp(bi)

           Bin           Good    Bad     Odds         WOE       InfoValue 
    _________________    ____    ___    _______    _________    __________

    {'[0,29000)'    }     53      58    0.91379     -0.79457       0.06364
    {'[29000,33000)'}     74      49     1.5102     -0.29217     0.0091366
    {'[33000,35000)'}     68      36     1.8889     -0.06843    0.00041042
    {'[35000,40000)'}    193      98     1.9694    -0.026696    0.00017359
    {'[40000,42000)'}     68      34          2    -0.011271    1.0819e-05
    {'[42000,47000)'}    164      66     2.4848      0.20579     0.0078175
    {'[47000,Inf]'  }    183      56     3.2679      0.47972      0.041657
    {'Totals'       }    803     397     2.0227          NaN       0.12285

Используйте fitmodel подбирать модель логистической регрессии использование данных о Весе доказательства (WOE). fitmodel внутренне преобразовывает все переменные предикторы в значения WOE, с помощью интервалов, найденных с автоматическим процессом раскладывания. fitmodel затем подбирает модель логистической регрессии использование пошагового метода (по умолчанию). Для предикторов, которые имеют недостающие данные, существует явный <missing> интервал, с соответствующим значением WOE, вычисленным из данных. При использовании fitmodel, соответствующее значение WOE для <недостающего> интервала применяется при выполнении преобразования WOE.

[sc,mdl] = fitmodel(sc);

1. Adding CustIncome, Deviance = 1490.8527, Chi2Stat = 32.588614, PValue = 1.1387992e-08
2. Adding TmWBank, Deviance = 1467.1415, Chi2Stat = 23.711203, PValue = 1.1192909e-06
3. Adding AMBalance, Deviance = 1455.5715, Chi2Stat = 11.569967, PValue = 0.00067025601
4. Adding EmpStatus, Deviance = 1447.3451, Chi2Stat = 8.2264038, PValue = 0.0041285257
5. Adding CustAge, Deviance = 1442.8477, Chi2Stat = 4.4974731, PValue = 0.033944979
6. Adding ResStatus, Deviance = 1438.9783, Chi2Stat = 3.86941, PValue = 0.049173805
7. Adding OtherCC, Deviance = 1434.9751, Chi2Stat = 4.0031966, PValue = 0.045414057

Generalized linear regression model:
    status ~ [Linear formula with 8 terms in 7 predictors]
    Distribution = Binomial

Estimated Coefficients:
                   Estimate       SE       tStat       pValue  
                   ________    ________    ______    __________

    (Intercept)    0.70229     0.063959     10.98    4.7498e-28
    CustAge        0.57421      0.25708    2.2335      0.025513
    ResStatus       1.3629      0.66952    2.0356       0.04179
    EmpStatus      0.88373       0.2929    3.0172      0.002551
    CustIncome     0.73535       0.2159     3.406    0.00065929
    TmWBank         1.1065      0.23267    4.7556    1.9783e-06
    OtherCC         1.0648      0.52826    2.0156      0.043841
    AMBalance       1.0446      0.32197    3.2443     0.0011775


1200 observations, 1192 error degrees of freedom
Dispersion: 1
Chi^2-statistic vs. constant model: 88.5, p-value = 2.55e-16

Масштабируйте точки протокола результатов "точками, разногласиями, и указывает, чтобы удвоить разногласия (PDO)" метод с помощью 'PointsOddsAndPDO' аргумент formatpoints. Предположим, что вы хотите, чтобы счет 500 точек имел разногласия 2 (вдвое более вероятный быть хорошими, чем быть плохими) и что разногласия удваивают каждые 50 точек (так, чтобы 550 точек имели бы разногласия 4).

Отобразите протокол результатов, показывающий масштабированные точки для предикторов, сохраненных в подходящей модели.

sc = formatpoints(sc,'PointsOddsAndPDO',[500 2 50]);
PointsInfo = displaypoints(sc)

PointsInfo=38×3 table
     Predictors           Bin          Points
    _____________    ______________    ______

    {'CustAge'  }    {'[0,33)'    }    54.062
    {'CustAge'  }    {'[33,37)'   }    56.282
    {'CustAge'  }    {'[37,40)'   }    60.012
    {'CustAge'  }    {'[40,46)'   }    69.636
    {'CustAge'  }    {'[46,48)'   }    77.912
    {'CustAge'  }    {'[48,51)'   }     78.86
    {'CustAge'  }    {'[51,58)'   }     80.83
    {'CustAge'  }    {'[58,Inf]'  }     96.76
    {'CustAge'  }    {'<missing>' }    64.984
    {'ResStatus'}    {'Tenant'    }    62.138
    {'ResStatus'}    {'Home Owner'}    73.248
    {'ResStatus'}    {'Other'     }    90.828
    {'ResStatus'}    {'<missing>' }    74.125
    {'EmpStatus'}    {'Unknown'   }    58.807
    {'EmpStatus'}    {'Employed'  }    86.937
    {'EmpStatus'}    {'<missing>' }       NaN
      ⋮

Заметьте, что точки для <missing> интервал для CustAge и ResStatus явным образом показаны (как 64.9836 и 74.1250, соответственно). Эти точки вычисляются из значения WOE для <missing> интервал и логистические коэффициенты модели.

Для предикторов, которые не имеют никаких недостающих данных в наборе обучающих данных, нет никакого явного <missing> интервал. По умолчанию точки установлены в NaN для недостающих данных, и они приводят к счету NaN при выполнении score. Для предикторов, которые не имеют никакого явного <missing> интервал, используйте аргумент 'Missing' значения имени в formatpoints указать, как недостающие данные нужно лечить от выигрыша целей.

В целях рисунка возьмите несколько строк из исходных данных как тестовые данные и введите некоторые недостающие данные. Также введите некоторых недопустимых, или из области значений, значения. Для числовых данных значения ниже минимума (или выше максимума) позволенный рассматриваются недопустимыми, такие как отрицательная величина для возраста (вспомните 'MinValue' был ранее установлен в 0 для CustAge и CustIncome). Для категориальных данных недопустимые значения являются категориями, не явным образом включенными в протокол результатов, например, жилое состояние, не ранее сопоставленное с категориями протокола результатов, такими как "Дом" или бессмысленная строка, такими как "abc123".

Это - очень небольшой набор данных валидации, только используемый, чтобы проиллюстрировать выигрыш строк с тем, чтобы избегать и значениями из области значений и его отношением с проверкой допустимости модели.

tdata = dataMissing(11:18,mdl.PredictorNames); % Keep only the predictors retained in the model
tdata.status = dataMissing.status(11:18); % Copy the response variable value, needed for validation purposes
% Set some missing values
tdata.CustAge(1) = NaN;
tdata.ResStatus(2) = '<undefined>';
tdata.EmpStatus(3) = '<undefined>';
tdata.CustIncome(4) = NaN;
% Set some invalid values
tdata.CustAge(5) = -100;
tdata.ResStatus(6) = 'House';
tdata.EmpStatus(7) = 'Freelancer';
tdata.CustIncome(8) = -1;
disp(tdata)

    CustAge     ResStatus      EmpStatus     CustIncome    TmWBank    OtherCC    AMBalance    status
    _______    ___________    ___________    __________    _______    _______    _________    ______

      NaN      Tenant         Unknown          34000         44         Yes        119.8        1   
       48      <undefined>    Unknown          44000         14         Yes       403.62        0   
       65      Home Owner     <undefined>      48000          6         No        111.88        0   
       44      Other          Unknown            NaN         35         No        436.41        0   
     -100      Other          Employed         46000         16         Yes       162.21        0   
       33      House          Employed         36000         36         Yes       845.02        0   
       39      Tenant         Freelancer       34000         40         Yes       756.26        1   
       24      Home Owner     Employed            -1         19         Yes       449.61        0

Выиграйте новые данные и смотрите, как точки присвоены для пропавших без вести CustAge и ResStatus, потому что у нас есть явный интервал с точками для <missing>. Однако для EmpStatus и CustIncome score функционируйте устанавливает точки на NaN.

Результаты валидации ненадежны, баллы с NaN значения сохранены (см. таблицу ValTable валидации ниже), но неясно, что влияет на них NaN значения имеют в статистике валидации (ValStats). Это - очень небольшой набор данных валидации, но NaN баллы могли все еще влиять на результаты валидации на большем наборе данных.

[Scores,Points] = score(sc,tdata);
disp(Scores)

disp(Points)

    CustAge    ResStatus    EmpStatus    CustIncome    TmWBank    OtherCC    AMBalance
    _______    _________    _________    __________    _______    _______    _________

    64.984      62.138       58.807        67.893      61.858     75.622      89.922  
     78.86      74.125       58.807        82.439      61.061     75.622      89.922  
     96.76      73.248          NaN        96.969      51.132     50.914      89.922  
    69.636      90.828       58.807           NaN      61.858     50.914      89.922  
    64.984      90.828       86.937        82.439      61.061     75.622      89.922  
    56.282      74.125       86.937        70.107      61.858     75.622      63.028  
    60.012      62.138          NaN        67.893      61.858     75.622      63.028  
    54.062      73.248       86.937           NaN      61.061     75.622      89.922

[ValStats,ValTable] = validatemodel(sc,tdata);
disp(ValStats)

            Measure              Value 
    ________________________    _______

    {'Accuracy Ratio'      }    0.16667
    {'Area under ROC curve'}    0.58333
    {'KS statistic'        }        0.5
    {'KS score'            }     481.22

disp(ValTable)

    Scores    ProbDefault    TrueBads    FalseBads    TrueGoods    FalseGoods    Sensitivity    FalseAlarm    PctObs
    ______    ___________    ________    _________    _________    __________    ___________    __________    ______

       NaN          NaN         0            1            5            2               0         0.16667      0.125 
       NaN          NaN         0            2            4            2               0         0.33333       0.25 
       NaN          NaN         1            2            4            1             0.5         0.33333      0.375 
       NaN          NaN         1            3            3            1             0.5             0.5        0.5 
    481.22      0.39345         2            3            3            0               1             0.5      0.625 
    487.96       0.3714         2            4            2            0               1         0.66667       0.75 
    520.84       0.2725         2            5            1            0               1         0.83333      0.875 
    551.79      0.19605         2            6            0            0               1               1          1

Используйте аргумент 'Missing' значения имени в formatpoints выбрать, как присвоить точки отсутствующим значениям для предикторов, которые не имеют явного <missing> интервал. В этом примере используйте 'MinPoints' опция для 'Missing' аргумент. Минимум указывает для EmpStatus в протоколе результатов, отображенном выше, 58.8072 и для CustIncome минимальными точками является 29.3753.

Результаты валидации больше не под влиянием NaN значения, поскольку все строки теперь имеют счет.

sc = formatpoints(sc,'Missing','MinPoints');
[Scores,Points] = score(sc,tdata);
disp(Scores)

disp(Points)

    CustAge    ResStatus    EmpStatus    CustIncome    TmWBank    OtherCC    AMBalance
    _______    _________    _________    __________    _______    _______    _________

    64.984      62.138       58.807        67.893      61.858     75.622      89.922  
     78.86      74.125       58.807        82.439      61.061     75.622      89.922  
     96.76      73.248       58.807        96.969      51.132     50.914      89.922  
    69.636      90.828       58.807        29.375      61.858     50.914      89.922  
    64.984      90.828       86.937        82.439      61.061     75.622      89.922  
    56.282      74.125       86.937        70.107      61.858     75.622      63.028  
    60.012      62.138       58.807        67.893      61.858     75.622      63.028  
    54.062      73.248       86.937        29.375      61.061     75.622      89.922

[ValStats,ValTable] = validatemodel(sc,tdata);
disp(ValStats)

            Measure              Value 
    ________________________    _______

    {'Accuracy Ratio'      }    0.66667
    {'Area under ROC curve'}    0.83333
    {'KS statistic'        }    0.66667
    {'KS score'            }     481.22

disp(ValTable)

    Scores    ProbDefault    TrueBads    FalseBads    TrueGoods    FalseGoods    Sensitivity    FalseAlarm    PctObs
    ______    ___________    ________    _________    _________    __________    ___________    __________    ______

    449.36      0.50223         1            0            6            1             0.5               0      0.125 
    451.34      0.49535         1            1            5            1             0.5         0.16667       0.25 
    470.23      0.43036         1            2            4            1             0.5         0.33333      0.375 
    481.22      0.39345         2            2            4            0               1         0.33333        0.5 
    487.96       0.3714         2            3            3            0               1             0.5      0.625 
    517.75      0.28105         2            4            2            0               1         0.66667       0.75 
    520.84       0.2725         2            5            1            0               1         0.83333      0.875 
    551.79      0.19605         2            6            0            0               1               1          1

Входные параметры

свернуть все

`sc` — Модель протокола результатов кредита
`creditscorecard` объект

Модель протокола результатов кредита в виде creditscorecard объект. Чтобы создать этот объект, используйте creditscorecard.

`data` — Данные о валидации
таблица

(Необязательно) данные о Валидации в виде таблицы MATLAB^®, где каждая строка таблицы соответствует отдельным наблюдениям. data должен содержать столбцы для каждого из предикторов в модели протокола результатов кредита. Столбцы данных могут быть любым из следующих типов данных:

Числовой
Логический
Массив ячеек из символьных векторов
Массив символов
Категориальный
Строка
Массив строк

Кроме того, таблица должна содержать бинарную переменную отклика.

Примечание

Когда веса наблюдения заданы с помощью дополнительного WeightsVar аргумент пары "имя-значение" при создании creditscorecard объект, веса сохранены в WeightsVar столбец используется при проверке модели на обучающих данных. Если различный набор данных валидации обеспечивается с помощью дополнительного data введите, веса наблюдения для данных о валидации должны быть включены в столбец, имя которого совпадает с WeightsVar, в противном случае модульные веса используются для данных о валидации. Для получения дополнительной информации смотрите Используя validatemodel с Весами.

Типы данных: table

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: sc = validatemodel(sc,data,'AnalysisLevel','Deciles','Plot','CAP')

`'AnalysisLevel'` — Тип аналитического уровня
`'Scores'` (значение по умолчанию) | вектор символов со значениями `'Deciles'`, `'Scores'`

Тип аналитического уровня в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'AnalysisLevel' и вектор символов с одним из следующих значений:

'Scores' — Возвращает статистику (Stats) на уровне наблюдения. Баллы сортируются от самого опасного до самого безопасного, и копии удалены.
'Deciles' — Возвращает статистику (Stats) на уровне дециля. Баллы сортируются от самого опасного до самого безопасного и сгруппированного с их соответствующей статистикой в 10 децилей (10%, 20%..., 100%).

Типы данных: char

`'Plot'` — Тип графика
`'None'` (значение по умолчанию) | вектор символов со значениями `'None'\cap`, `'ROC'`, `'KS'` | массив ячеек из символьных векторов со значениями `'None'\cap`, `'ROC'`, `'KS'`

Тип графика в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Plot' и вектор символов с одним из следующих значений:

'None' — Никакой график не отображен.
'CAP' — Совокупный Профиль Точности. Строит часть заемщиков, чтобы выиграть “s” по сравнению с частью нарушителей, чтобы выиграть “s” ('PctObs' по сравнению с 'Sensitivity' столбцы T дополнительный выходной аргумент). Для получения дополнительной информации смотрите Совокупный профиль точности (CAP).
'ROC' — Рабочая характеристика приемника. Строит часть ненарушителей, чтобы выиграть “s” по сравнению с частью нарушителей, чтобы выиграть “s” ('FalseAlarm' по сравнению с 'Sensitivity' столбцы T дополнительный выходной аргумент). Для получения дополнительной информации смотрите Рабочую характеристику приемника (ROC).
'KS' — Кольмогоров-Смирнов. Графики каждый счет “s” по сравнению с частью нарушителей, чтобы выиграть “s”, и также по сравнению с частью ненарушителей, чтобы выиграть “s” ('Scores' по сравнению с обоими 'Sensitivity' и 'FalseAlarm' столбцы дополнительного выходного аргумента T). Для получения дополнительной информации смотрите статистическую величину Кольмогорова-Смирнова (KS).

Совет
Для опции статистической величины Кольмогорова-Смирнова можно ввести 'KS' или 'K-S'.

Типы данных: char | cell

Выходные аргументы

свернуть все

`Stats` — Меры по валидации
таблица

Меры по валидации, возвращенные как 4- 2 таблица. Первый столбец, 'Measure', содержит имена следующих мер:

Отношение точности (AR)
Область под кривой ROC (AUROC)
Статистическая величина KS
Счет KS

Второй столбец, 'Value', содержит значения, соответствующие этим мерам.

`T` — Данные о статистике валидации
массив

Данные о статистике валидации, возвращенные как N- 9 таблица данных о статистике валидации, отсортированных, счетом, от самого опасного до самого безопасного. Когда AnalysisLevel установлен в 'Deciles'N равно 10. В противном случае, N равно общему количеству уникальных баллов, то есть, баллов без копий.

Таблица T содержит следующие девять столбцов, в этом порядке:

'Scores' — Баллы, отсортированные от самого опасного до самого безопасного. Данные в этой строке соответствуют всем наблюдениям до, и включая счет в этой строке.
'ProbDefault' — Вероятность значения по умолчанию для наблюдений в этой строке. Для децилей сообщают о средней вероятности значения по умолчанию для всех наблюдений в данном дециле.
'TrueBads' — Совокупное число “bads” до, и включая, соответствующий счет.
'FalseBads' — Совокупное число “товаров” до, и включая, соответствующий счет.
'TrueGoods' — Совокупное число “товаров” выше соответствующего счета.
'FalseGoods' — Совокупное число “bads” выше соответствующего счета.
'Sensitivity' — Часть нарушителей (или совокупное число “bads”, разделенного на общее количество “bads”). Это - распределение “bads” до и включая соответствующий счет.
'FalseAlarm' — Часть ненарушителей (или совокупное число “товаров”, разделенных на общее количество “товаров”). Это - распределение “товаров” до и включая соответствующий счет.
'PctObs' — Часть заемщиков или совокупное число наблюдений, разделенных на общее количество наблюдений до и включая соответствующий счет.

Примечание

При создании creditscorecard объект с creditscorecard, если дополнительный аргумент пары "имя-значение" WeightsVar использовался, чтобы задать наблюдение (выборка) веса, затем T таблица использует статистику, суммы и совокупные суммы, которые взвешиваются количества.

`hf` — Обработайте к нанесенным на график мерам
изобразите указатель

Изобразите указатель на нанесенные на график меры, возвращенные как указатель фигуры или массив указателей. Когда Plot установлен в 'None', hf пустой массив.

Больше о

свернуть все

Совокупный профиль точности (CAP)

ДНО обычно является вогнутой кривой и также известно как кривую Gini, кривую Степени или кривую Лоренца.

Множество заданных наблюдений сортируется от самого опасного до самого безопасного. Для данного дробного M (от 0% до 100%) общих заемщиков, высота кривой ДНА является частью нарушителей, баллы которых меньше чем или равны максимальному счету дробного M, также известный как “Чувствительность”.

Область под кривой ДНА, известной как AUCAP, затем по сравнению с той из совершенной или “идеальной” модели, ведя к определению итогового индекса, известного как отношение точности (AR) или коэффициент Gini:

$A R = \frac{A_{R}}{A_{P}}$

где A_{, R} является областью между кривой ДНА и диагональю и A _P, является областью между совершенной моделью и диагональю. Это представляет “случайную” модель, где баллы присвоены случайным образом, и поэтому пропорция нарушителей и ненарушителей независима от счета. Совершенная модель является моделью, для которой присвоены все нарушители, самые низкие баллы, и поэтому, отлично различают между нарушителями и ненарушителями. Таким образом, чем ближе к единице AR, тем лучше модель выигрыша.

Рабочая характеристика приемника (ROC)

Чтобы найти кривую рабочей характеристики приемника (ROC), пропорция нарушителей до данного счета “s” или “Чувствительность”, вычисляется.

Эта пропорция известна как истинный положительный уровень (TPR). Кроме того, пропорция ненарушителей, чтобы выиграть “s “, или “Ложный Сигнальный Уровень”, также вычисляется. Эта пропорция также известна как ложный положительный уровень (FPR). Кривая ROC является графиком “Чувствительности” по сравнению с “Ложным Сигнальным Уровнем”. Вычисление кривой ROC похоже на вычисление эквивалента матрицы беспорядка на каждом уровне счета.

Подобно ДНУ ROC знали итоговую статистическую величину как область под кривой ROC (AUROC). Чем ближе к единице, тем лучше модель выигрыша. Отношение точности (AR) связано с областью под кривой следующей формулой:

$A R = 2 (A U R O C) - 1$

Статистическая величина Кольмогорова-Смирнова (KS)

Кольмогоров-Смирнов (KS), график, также известный как график подозрительного взгляда, является общей статистической величиной, раньше измерял предсказательную силу протоколов результатов.

График KS показывает распределение нарушителей и распределение ненарушителей на том же графике. Для распределения нарушителей каждый счет “s” построен по сравнению с пропорцией нарушителей до “s" или “Чувствительностью". Для распределения ненарушителей каждый счет “s” построен по сравнению с пропорцией ненарушителей до “s", или “Ложным Предупреждением". Статистическая величина интереса называется статистической величиной KS и является максимальной разницей между этими двумя распределениями (“Чувствительность” минус “Ложное Предупреждение”). Счет, в котором достигнут этот максимум, также представляет интерес.

Используя `validatemodel` с Весами

Статистические данные проверки допустимости модели включают веса наблюдения, когда они обеспечиваются пользователем.

Без весов статистические данные валидации на основе того, сколько хороших и плохих наблюдений падает ниже конкретного счета. С другой стороны, когда веса наблюдения обеспечиваются, вес (не количество) накапливается для пользы и плохих наблюдений, которые падают ниже конкретного счета.

Когда веса наблюдения заданы с помощью дополнительного WeightsVar аргумент пары "имя-значение" при создании creditscorecard объект, веса сохранены в WeightsVar столбец используется при проверке модели на обучающих данных. Когда различный набор данных валидации обеспечивается с помощью дополнительного data введите, веса наблюдения для данных о валидации должны быть включены в столбец, имя которого совпадает с WeightsVar, в противном случае модульные веса используются для набора данных валидации.

Не только статистика валидации, но также и сами баллы протокола результатов кредита зависят от весов наблюдения обучающих данных. Для получения дополнительной информации смотрите Используя fitmodel с Весами и Моделированием Протокола результатов Кредита Используя Веса Наблюдения.

Ссылки

[1] “Базельский комитет по банковскому надзору: исследования валидации внутренних систем оценки”. Рабочий документ № 14, февраль 2005.

[2] Refaat, M. Протоколы результатов Кредитного риска: Разработка и Реализация Используя SAS. lulu.com, 2011.

[3] Loeffler, G. и Posch, P. N. Credit Risk Modeling Using Excel и VBA. Финансы Вайли, 2007.

Темы

Представленный в R2015a

Документация

validatemodel

Синтаксис

Описание

Примеры

Подтвердите модель протокола результатов кредита

Подтвердите модель карты кредитного рейтинга с весами

Подтвердите модель карты кредитного рейтинга при использовании '`BinMissingData'` Опция

Входные параметры

`sc` — Модель протокола результатов кредита
`creditscorecard` объект

`data` — Данные о валидации
таблица

Аргументы в виде пар имя-значение

`'AnalysisLevel'` — Тип аналитического уровня
`'Scores'` (значение по умолчанию) | вектор символов со значениями `'Deciles'`, `'Scores'`

`'Plot'` — Тип графика
`'None'` (значение по умолчанию) | вектор символов со значениями `'None'\cap`, `'ROC'`, `'KS'` | массив ячеек из символьных векторов со значениями `'None'\cap`, `'ROC'`, `'KS'`

Выходные аргументы

`Stats` — Меры по валидации
таблица

`T` — Данные о статистике валидации
массив

`hf` — Обработайте к нанесенным на график мерам
изобразите указатель

Больше о

Совокупный профиль точности (CAP)

Рабочая характеристика приемника (ROC)

Статистическая величина Кольмогорова-Смирнова (KS)

Используя `validatemodel` с Весами

Ссылки

Смотрите также

Темы

Документация Financial Toolbox

Поддержка

Документация

validatemodel

Синтаксис

Описание

Примеры

Подтвердите модель протокола результатов кредита

Подтвердите модель карты кредитного рейтинга с весами

Подтвердите модель карты кредитного рейтинга при использовании 'BinMissingData' Опция

Входные параметры

sc — Модель протокола результатов кредита creditscorecard объект

data — Данные о валидации таблица

Аргументы в виде пар имя-значение

'AnalysisLevel' — Тип аналитического уровня 'Scores' (значение по умолчанию) | вектор символов со значениями 'Deciles', 'Scores'

'Plot' — Тип графика 'None' (значение по умолчанию) | вектор символов со значениями 'None'\cap, 'ROC', 'KS' | массив ячеек из символьных векторов со значениями 'None'\cap, 'ROC', 'KS'

Выходные аргументы

Stats — Меры по валидации таблица

T — Данные о статистике валидации массив

hf — Обработайте к нанесенным на график мерам изобразите указатель

Больше о

Совокупный профиль точности (CAP)

Рабочая характеристика приемника (ROC)

Статистическая величина Кольмогорова-Смирнова (KS)

Используя validatemodel с Весами

Ссылки

Смотрите также

Темы

Документация Financial Toolbox

Поддержка

Подтвердите модель карты кредитного рейтинга при использовании '`BinMissingData'` Опция

`sc` — Модель протокола результатов кредита
`creditscorecard` объект

`data` — Данные о валидации
таблица

`'AnalysisLevel'` — Тип аналитического уровня
`'Scores'` (значение по умолчанию) | вектор символов со значениями `'Deciles'`, `'Scores'`

`'Plot'` — Тип графика
`'None'` (значение по умолчанию) | вектор символов со значениями `'None'\cap`, `'ROC'`, `'KS'` | массив ячеек из символьных векторов со значениями `'None'\cap`, `'ROC'`, `'KS'`

`Stats` — Меры по валидации
таблица

`T` — Данные о статистике валидации
массив

`hf` — Обработайте к нанесенным на график мерам
изобразите указатель

Используя `validatemodel` с Весами