模型评估与决策探索
在数据模型评估的领域，有时我们会使用精确度（precision）和召回率（recall），而在其他场合，我们则更倾向于使用AUC等指标。这并不是因为某一种指标具有绝对的优势或劣势，而是因为不同的指标适用于不同的决策场景和业务需求。这就像“先有鸡还是先有蛋”的问题一样，实际上，先有明确的决策需求，再有合适的评估方案和指标。
模型评估的核心理念
模型评估的目的是为了更好地理解模型的性能，并为业务决策提供数据支持。这一过程通常涉及三个层次的递进思考：
1. 模型调优：在算法、参数、特征、cost function等方面进行调整，以达到最优模型状态。
2. 模型筛选：对比多个调整后的模型，选择出表现更佳的模型。
3. 业务决策：将选定的模型应用到实际业务中，评估其业务价值和工作程度。
不同目的下的指标选择
1. 模型调优方向：
样本角度：通过ROC曲线、不同种类样本的recall和precision来评估样本平衡的需要。
特征角度：分析各个模型的特征权重，如coef、gini等，优化特征组合和使用。
算法技术参数：根据logloss、epoch-loss、熵等指标调整算法参数。
非技术参数：除了技术指标外，还需考虑业务背景和实际需求。
2. 冠军模型选择：
对于分类算法，AUC和KS等高阶指标常用于评估模型的优劣。precision和recall的作用相对较小。
应注意不同分布样本对指标的影响，避免直接使用P&R值进行模型比较。
3. 业务决策支持：
使用precision和recall等直观指标来评估模型的业务价值。
通过ROC曲线和其他分析方法，结合成本和收益，计算不同分数段的ROI等指标，为业务决策提供支持。
案例分析
以欺诈识别模型为例，假设有两个模型A和B。A模型的precision高而recall较低，而B模型的recall高而precision也相对可观。在决策时，我们不能仅凭这些指标来选择最优模型。而是需要综合考虑业务需求、成本和收益等因素。例如，如果公司更注重及时发现欺诈行为以减少损失，那么B模型可能是更好的选择。但如果公司更关注避免误判，那么A模型可能更合适。还可以通过调整模型参数或结合其他手段来优化模型的性能。
结语