互联网金融时代下机器学习与大数据风控系统
大数据时代金融风控现象分析
大数据时代金融风控现象分析随着科技的不断进步，大数据分析和应用在金融领域中的作用日益突出。
大数据时代，金融风控也面临着新的挑战和变革。
本文将对大数据时代金融风控的现象进行分析，并探讨其对金融行业的影响和挑战。
一、大数据时代金融风控的背景和概念大数据时代指的是信息技术的快速发展和互联网的普及，使得人们可以方便地获取和处理大量的数据。
金融风控是指金融机构通过对客户经营和信用状况进行评估和监控，以减少风险和损失的一种手段。
在大数据时代背景下，金融风控也因为可以使用更多、更全面的数据而获得更高效和精确的评估结果。
二、大数据时代金融风控的主要现象1.数据来源多样化在大数据时代，金融风控的数据来源不再局限于传统的财务数据和信用报告。
通过各种渠道获取的数据，如社交媒体数据、手机定位数据、消费行为数据等，都可以用于金融风控。
这样的多样化数据来源极大地丰富了金融风控的数据量和内容，提供了更全面和准确的金融风险评估。
2.算法模型的发展大数据时代，金融风控需要处理的数据量非常庞大，传统的方法已经无法胜任。
因此，算法模型的发展变得至关重要。
机器学习、人工智能等技术的应用使得金融风控的算法模型更加智能、高效。
这些新兴技术能够自动化地处理和分析大量数据，并提供准确的风险评估结果。
3.实时监控和预警能力的提高传统金融风控主要基于历史数据进行风险评估，而大数据时代提供了实时监控和预警的能力。
通过实时监测客户的行为和交易数据，金融机构可以及时发现潜在的风险，并采取相应的措施来控制风险。
这种实时的监控和预警能力使得金融机构能够更加主动地应对风险和挑战。
三、大数据时代金融风控的影响和挑战1.数据隐私和安全问题在大数据时代，金融行业需要处理大量的个人和敏感信息。
因此，数据隐私和安全问题是一个巨大的挑战。
金融机构需要采取有效的隐私保护措施，确保客户数据的安全性和私密性。
同时，监管机构也需要加强对金融行业的监管，确保金融机构在使用大数据时遵守相关的法律和规定。
网络金融中智能风控系统设计与实现
网络金融中智能风控系统设计与实现随着互联网金融行业的快速发展，智能风控系统越来越被重视，成为了互联网金融企业中不可或缺的一环。
智能风控系统是基于数据挖掘、统计学和机器学习等技术，对于互联网金融企业的用户信息进行风险评估和风险控制的一种智能化平台。
这篇文章将介绍网络金融中智能风控系统的设计与实现。
一、智能风控系统基本功能智能风控系统主要有以下几个基本功能：1、用户身份验证：通过识别用户身份资料、银行卡信息等，验证用户身份是否合法。
2、申请审核：通过识别用户资料的真实性、可信度、信用等级等，审核用户是否符合借款条件，并根据不同用户的信用评级，决定是否进行放款以及放款额度。
3、行为监控：对用户在资金使用方面的行为进行监控，如消费行为、借款逾期情况等，并及时发现和处理异常行为，保证资金安全和兑付率。
4、风险评估：根据数据分析和统计学方法，对于用户的信用历史、资金流水、个人信息等进行风险评估，以确保互联网金融企业的风险在可承受范围内。
二、智能风控系统设计要点智能风控系统在设计时，需要考虑以下重要要点：1、核心算法的选择：智能风控系统中的算法是其高效性和准确性的关键因素。
根据互联网金融企业自身的发展情况和风险特点，选择适合的算法进行构建，如支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯分类器等，可以有效提高系统的准确性和智能化水平。
2、数据质量的保证：智能风控系统的数据来源是企业自主获取的，因此在设计时必须充分重视数据的质量，对于异常、不完整、重复等数据进行筛选和过滤，以确保系统的稳定性和准确性。
3、风险管理：风控管理系统的设计也要考虑到风险管理，如在风险评估和审核过程中，对于高风险用户进行拒绝或调整贷款额度等处理。
4、数据分析：在系统设计时，需要充分考虑数据分析的需求，如对于数据挖掘和机器学习等技术的应用与优化，并不断精进数据的分析能力和预测能力，同时可以加入人工智能（AI）技术，实现智能化风险控制。
三、智能风控系统实现方式智能风控系统的实现方式有很多种，下面介绍三种常见的方式：1、系统内部开发：这是一种最常见的实现方式，企业通过内部技术团队进行系统开发和维护。
互联网金融公司如何实现智能风控系统
互联网金融公司如何实现智能风控系统随着互联网金融业的快速发展，智能风控系统逐渐成为了保障金融安全和提高风控能力的重要手段。
本文将就互联网金融公司如何实现智能风控系统进行探讨。
一、智能风控系统的定义和作用智能风控系统是指基于人工智能和大数据等技术手段，综合分析用户数据、交易数据和行为数据等，通过评估风险并进行迅速响应，提供决策支持，从而实现风险防范和控制的自动化系统。
它可以在大规模、高频率和复杂的互联网金融环境中快速、准确地识别和应对风险，帮助公司有效降低违约风险和提高风控效果。
二、智能风控系统的重要组成部分1. 数据采集与清洗智能风控系统首先需要对各类数据源进行数据采集，并对数据进行清洗和处理，确保数据的准确性和完整性。
数据源包括用户注册信息、交易记录、信用评估数据、社交网络信息等。
2. 数据建模与算法应用基于清洗后的数据，通过建立合适的数据模型和算法，对风险进行预测和评估。
常用的算法包括机器学习、数据挖掘、深度学习等。
通过训练模型和算法，系统可以辅助判断用户的信用风险、交易异常行为等。
3. 风险控制策略与规则制定智能风控系统应根据企业的实际情况和业务需求，制定相应的风险控制策略和规则。
例如，设定信用额度、评估用户信用等级、设立风控指标等。
同时，风险控制策略还需要定期更新和优化，以适应市场环境和业务变化。
4. 实时监控与预警机制智能风控系统需要能够实时监控用户行为和交易数据，及时发现异常情况并发出预警。
通过对风险事件的快速响应，可以有效减少风险损失。
5. 审核及合规管理为了提高风控的合规性，智能风控系统应该设定审核机制，确保风控策略和业务操作符合法律法规要求。
同时，还需要建立合规管理体系，确保风控系统的正常运行和数据的安全性。
三、实现智能风控系统的关键要素1. 技术支持实现智能风控系统需要具备专业的技术人员和先进的技术手段。
公司应拥有数据科学家、算法工程师和风控专家等多领域的专业团队，以及先进的数据分析平台和算法模型。
金融行业智能风控系统的设计与实现
金融行业智能风控系统的设计与实现智能风控系统是金融行业的重要组成部分，它通过应用人工智能技术和大数据分析方法，对金融机构的风险进行预测和控制。
本文将介绍金融行业智能风控系统的设计与实现。
首先，智能风控系统的设计需求包括风险评估和风险监测两个方面。
风险评估主要通过数据挖掘和机器学习技术，对金融机构的客户信用进行评估。
风险监测则是通过实时监测金融市场的变动和金融产品的交易情况，对潜在的风险进行预警和控制。
在设计智能风控系统时，首先需要建立一个实时数据采集和存储平台。
这个平台可以通过开发数据采集接口，将金融机构内部的各种交易数据（如交易金额、交易时间、交易对象等）以及外部的金融市场数据（如股价、汇率、利率等）进行实时采集，并按照一定的规范进行存储。
其次，需要建立一个风险评估模型。
这个模型可以通过历史数据进行训练，学习不同因素对客户信用的影响，例如个人/企业的信用历史、行业的市场状况、经济环境的变动等。
模型可以采用机器学习算法（如逻辑回归、神经网络等）进行训练，并根据实时数据进行更新。
另外，还需要建立一个风险监测系统。
这个系统可以通过实时监测金融市场的变动和客户的交易情况，分析潜在风险并进行预警。
例如，当某个客户的交易行为异常，超出了其正常交易范围时，系统可以自动发送预警信息给相应的风险管理人员，并要求对该客户进行进一步的调查和审核。
为了提高风险控制的准确性和实时性，智能风控系统还可以结合其他辅助技术，例如自然语言处理技术、图像识别技术等。
这些技术可以用于分析非结构化数据，例如客户的社交媒体帖子、新闻报道等，从中发现潜在的风险因素，并及时采取相应的措施。
在实际的系统实现中，需要建立一个可扩展的架构，以应对日益增长的数据量和复杂的计算需求。
可采用分布式计算和存储技术，例如Hadoop、Spark等，以提高系统的并发能力和处理速度。
同时，需要加强系统的安全性和隐私保护，以确保敏感数据不被恶意攻击者获取。
此外，系统的可视化和报告功能也很重要。
互联网金融科技应用提高资金使用效率
互联网金融科技应用提高资金使用效率近年来，互联网金融科技的快速发展对经济发展起到了重要作用。
互联网金融科技通过利用高科技手段，改变了金融行业的传统模式，有效提高了资金的使用效率。
本文将探讨互联网金融科技在提高资金使用效率方面的作用。
一、创新的金融产品互联网金融科技的出现带来了一系列创新的金融产品，比如移动支付、P2P借贷等。
移动支付方便了人们的日常交易，提高了支付的速度和安全性。
P2P借贷则为小微企业和个人提供了更加便捷的融资渠道，降低了融资的成本，提高了融资的效率。
这些创新的金融产品充分利用了互联网技术，通过提供更灵活、更高效的金融服务，提高了资金的使用效率。
二、智能风控系统互联网金融科技的快速发展带来了智能风控系统的应用。
传统的风控模式主要依赖于人工审核和评估，效率低下且容易出现误判。
而互联网金融科技应用了大数据、人工智能、机器学习等技术，可以对用户的信用情况进行全面、准确的评估。
通过智能风控系统，金融机构可以更加精准地评估借款人的信用风险，提高了贷款的准确性和效率，有利于更多的合格借款人获得资金支持。
三、金融信息的透明度和共享互联网金融科技推动了金融信息的透明度和共享。
传统金融行业存在信息不对称的问题，这导致了一些贷款机构难以准确评估借款人的信用风险。
而互联网金融科技通过共享金融信息，让金融市场的参与者拥有更多的信息，可以更加全面地了解借款人的信用状况。
这提高了信贷市场的透明度，降低了信息不对称的风险，促进了金融资源的优化配置，提高了资金的使用效率。
四、智能投资理财互联网金融科技的应用还带来了智能投资理财的机会。
传统的投资理财模式主要依赖于个人的经验和专业知识，容易受到个人情绪和主观判断的影响。
而互联网金融科技应用了人工智能和大数据分析技术，可以对市场进行全面分析，提供更加科学、精准的投资建议。
这样，投资者可以更加理性地进行投资决策，提高了投资的效率和收益率。
五、风险控制与监管互联网金融科技应用对风险控制和监管起到了重要作用。
Java与机器学习技术的结合实现金融风控系统
Java与机器学习技术的结合实现金融风控系统近年来，随着互联网的迅猛发展，金融行业也在不断创新与变革。
金融风控系统作为金融机构重要的安全保障环节，日益受到关注。
而Java与机器学习技术的结合为金融风控系统带来了全新的发展机遇。
金融风控系统的目标是通过数据分析、风险评估等手段，识别和防范金融风险。
而机器学习技术在这个过程中发挥了重要的作用。
机器学习是一种通过数据训练模型，并利用其进行预测和决策的人工智能技术。
而Java作为一种广泛应用于企业级系统开发的编程语言，在金融领域也得到了广泛应用。
首先，Java的强大生态系统为机器学习技术的应用提供了良好的基础。
Java有丰富的开源机器学习库，如Weka、DL4J等，这些库提供了各种算法和工具，可广泛应用于金融风控系统。
这些库易于使用且具有较强的可扩展性，开发人员可以根据具体需求选择合适的算法，进行模型的训练和优化，从而提高金融风控系统的准确性和效率。
其次，Java语言具有良好的跨平台性和可移植性。
金融风控系统需要在不同的环境中进行部署和运行，而Java的跨平台性使得系统能够在不同的操作系统上运行，极大地方便了系统的部署和维护。
此外，Java还支持多线程编程，可以有效地处理大规模数据，并发运行机器学习算法，加快系统的响应速度和处理能力。
另外，Java的面向对象的编程范式使得系统的开发与维护更加容易。
金融风控系统通常包含大量的代码和逻辑，而Java的面向对象的编程模式使得开发人员可以使用类、对象等抽象概念进行模块化的设计和开发，提高了代码的可读性和可维护性。
此外，Java还提供了丰富的开发工具和集成开发环境，如Eclipse、IntelliJ IDEA等，进一步提高了开发效率。
除此之外，Java还具有良好的安全性和稳定性，这对于金融行业来说尤为重要。
金融风控系统需要处理大量的敏感数据和交易信息，因此必须具备高度的安全性。
Java提供了各种安全机制和库，如SSL、加密算法等，可以有效保护系统的数据安全。
互联网金融背景下的大数据的应用及风险防范
互联网金融背景下的大数据的应用及风险防范随着互联网金融的发展，大数据的应用逐渐成为了互联网金融企业竞争的重要手段。
大数据的应用可以帮助金融企业更好地理解市场需求，发现市场机会，提高产品研发能力，提升产品市场竞争力，同时也降低了风险。
但是，大数据的应用也存在着一些风险，需要金融企业加强风险防范，避免对客户数据的不当利用和泄露，保护客户隐私。
大数据在互联网金融领域的应用包括如下几个方面：一、消费者画像和信用评估通过采集用户的行为数据，结合各种人口统计学信息，金融企业可以构建用户的行为画像，并通过这些画像，评估用户的信用风险，预测用户未来的行为，为金融企业提供个性化服务，进而提升用户体验。
二、风险控制和反欺诈通过大数据技术，金融企业可以对用户的行为数据进行分析，发现异常行为，识别欺诈行为和风险行为，并及时采取措施降低风险。
三、精准营销通过大数据技术，金融企业可以对用户行为数据进行分析，找到用户的偏好，针对用户的需求进行营销，提高市场占有率和用户忠诚度。
大数据应用虽然有助于提升金融企业的竞争力，但其也存在风险。
一、数据安全风险金融企业需要加强数据安全，防止数据泄露和被不当利用，保障用户隐私。
在大数据应用过程中，如果金融企业收集用户隐私信息和大数据信息比较敏感，如个人姓名、身份证号、手机号、账号密码等，面临着被恶意程序盗取、不当传输等情况，泄漏或被不当利用后果很严重。
二、运营风险金融企业在进行大数据应用时，需要注意数据分析的稳定性、精细度、可靠性等问题，避免因数据质量问题导致的误判，从而进一步降低运营风险。
三、恶意攻击和技术风险由于大数据应用的开放性，容易被黑客攻击，病毒感染和数据挖优。
因此，金融企业需要建立相应的安全防护机制，提高数据的安全性和可靠性。
综上，大数据在互联网金融业的应用和风险防范是互相关联的。
金融企业需要加强数据安全保护、提供优质服务、避免运营风险，同时也应该关注技术风险和恶意攻击，对大数据的应用与风险进行综合的管理和控制。
大数据在金融行业的应用和风险控制
大数据在金融行业的应用和风险控制近年来，随着互联网技术的发展和应用场景的不断扩大，大数据的概念也逐渐走入了人们的视野。
大数据指的是海量的数据资源，以及利用各种工具和技术对这些数据进行处理、管理、分析和挖掘的过程，为企业和社会提供更加准确、全面、深入的决策依据。
金融行业是大数据应用的主要领域之一，利用大数据可以提高金融机构的业务水平和风险控制能力，为投资者和消费者提供更加优质的金融服务。
一、大数据在金融行业的应用1. 改进金融产品设计利用大数据可以对金融产品的定价、利率、期限、风险等方面进行分析和预测，从而制定更加科学合理的产品策略，提高产品的竞争力和盈利能力。
例如，互联网金融企业可以通过大数据分析客户的消费习惯、信用评估和风险偏好等信息，为不同群体的用户提供差异化的金融产品和服务，获得更高的回报率。
2. 优化风险管理金融风险是金融业务中必须面对的重要问题，因此需要建立适应当前市场环境和风险特征的风控系统。
大数据技术可以帮助金融机构对客户的信用评估、资产负债表、流动性情况和市场变化等方面进行分析和预测，从而实时发现和控制风险，减少损失。
3. 提高金融计量分析能力金融计量是对金融数据进行量化分析的过程，可以帮助投资者和金融机构更好地了解市场行情和业务情况，并根据分析结果制定投资方案和业务策略。
大数据技术可以对社会、经济、金融、技术等方面的数据进行整合和分析，提高金融计量的准确性和可靠性，为投资决策提供有力的支持。
二、大数据在金融风险控制方面的挑战1. 数据缺失和不准确大数据采集和处理需要依赖于数据资源，但是在实际应用中还存在数据缺失和不准确的问题。
这些问题可能导致金融分析和风险控制的误判和失误，增加金融风险和损失。
2. 数据安全和隐私保护大数据的采集和处理涉及到大量的客户信息和机构数据，因此数据安全和隐私保护是应用大数据的重要挑战之一。
金融机构需要加强数据保护措施，避免个人和机构的敏感信息被非法获取和滥用。
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肅互联网金融时代下机器学习与大数据风控系统肄随着互联网的发展，互联网金融已成为当前最热门的话题，包括支付、理财、众筹、消费等功能在内的各类互联网金融产品和平台如雨后春笋般涌现。
互联网金融是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域，是对传统金融行业的有效补充，因此互联网金融的健康发展应遵循金融业的基本规律和内在要求，核心仍是风险控制。
膁传统金融的风险控制，主要是基于央行的征信数据及银行体系内的生态数据依靠人工审核完成。
在国内的征信服务远远不够完善的情况下，互联网金额风险控制的真正核心在于可以依靠互联网获取的大数据，如BAT 等公司拥有大量的用户信息，这些数据可以用来更加全面的预测小额贷款的风险。
而机器学习将是大数据时代互联网金融企业构建自动化风控系统的利器。
艿1. 什么是机器学习？蒄机器学习这个词相信大家都是耳熟能详，尤其是近几年机器学习界的执牛耳者与互联网界的大鳄的联姻（见图1），更加推动了大众对机器学习的追求热情和在互联网行业中应用的探索热情。
那么，什么是机器学习呢？机器学习这个词是英文名称Machine Learning的直译，从字面意义不难知道，这门技术是让计算机具有因此她是人工智能的一个分支。
我个人还是比较喜欢Tom Mitchell在《MachineLearning》一书中对其的定义：羈"A computer program is said to lear n from experie nee E with respect to some task T and some performa nee measure P, if its performa nee on T, as measured by P, improves with experie nee E."莇关于机器学习的具体概念及介绍，有很多这方面的资料，有兴趣的话大家可以去查看，在这里我就不赘述。
简而言之，机器学习方法就是计算机利用已有的数据（经验），得出某种模型，并利用模型来预测未来的一种方法，这种方法很类似于人类的思考方式（见图2）。
也就是说，机器学习的一个主要目的就是把人类思考归纳经验的过程转化为计算机对数据的处理计算得出模型的过程。
芁机器学习与人类思考的对比自主学习”的能力,预测2.机器学习算法的类型蒅一般来说，机器学习算法可以分为监督学习，无监督学习，半监督学习，强化学习(Reinforcement learning )以及推荐这几大类。
各部分常见应用场景和算法详见图3。
羁图3 :机器学习算法分类賺3.机器学习在互联网金融行业中的应用袈在企业数据的应用的场景下，人们最常用的主要是监督学习和无监督学习的模型，在金融行业中一个天然而又典型的应用就是风险控制中对借款人进行信用评估。
因此互联网金融企业依托互联网获取用户的网上消费行为数据、通讯数・析何若据、信用卡数据、第三方征信数据等丰富而全面的数据，可以借助机器学习的手段搭建互联网金融企业的大数据风控系统羆除了在放贷前的信用审核外，互联网金融企业还可以借助机器学习完成传统金融企业无法做到的放贷过程中对借款人还贷能力进行实时监控，以及实时对后续可能无法还贷的人进行事前的干预，从而减少因坏账而带来的损失。
以点融网为例，经过这两年的发展，我们积累了很多用户的借款还款信息，这为我们提供了高质量的模型训练样本，也为我们搭建点融的大数据自动化审批系统奠定了坚实的基础。
除了自动化审批系统外，后续我们将在用户还款能力实时监控，标的的有效组合，资产的合理配置等方面进行发力。
螁目前互联网金融企业以及第三方征信公司在信用评估这方面比较常用的架构是规则引擎加信用评分卡。
说到信用评分卡，最常用的算法就是Logistic Regression ，这也是被银行信用卡中心或金融工程方面奉为法宝的算法。
的确，Logistic Regression 因其简单、易于解释、开发及运维成本较低而受到追捧。
然而互联网中获取的用户的数据维度较多，以离散或分类属性变量居多，且缺失数据较多，在这种情况下，Logistic Regression 的适应性会较差。
而且规则引擎和信用评分卡模型分开的模式，有时会因为规则引擎里面某些规则过强而拒绝掉很多优质客户。
比如，某人因学生时代的助学贷款在刚毕业时未能及时偿还而发生过逾期，按现有银行审批规则是无论现在怎样，申请信用卡时一律拒绝。
因此比较好的改进方法是，将规则引擎作为一系列弱的分类器，与信用卡评分分类器一GBDT 将是一个不错选择。
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫MART(Multiple Additive块构成强的分类器模型。
在这方面，Regression Tree), 该模型不像决策树模型那样仅由一棵决策树构成，而是由多棵决策树构成，通常都是上百棵树，而且每棵树规模都较小(即树的深度会比较浅) 模型预测的时候，对于输入的一个样本实例，首先会赋予一个初值，然后会遍历每一棵决策树，每棵树都会对预测值进行调整修正，最后得到预测的结果。
B _1 T_1 (x)+ B _2 T_2 (x)+?+ B _m T_m (x)羆F (x)+蒆其中，F_0 为设置的初值，T_i 是一棵棵的决策树(弱的分类器) 。
蒂GBDT 在被提出之初就和SVM 一起被认为是泛化能力( generalization ) 较强的算法。
近些年更因被广泛应用于搜索排序以及推荐中而引起大家的关注，如Yahoo, Ebay 等大型互联网公司就采用过GBDT 进行搜索排序。
在国内，我在携程工作时就曾应用GBDT 算法对客人进行酒店noshow 和延住的预测，为公司每年带来千万的收入，该项目是携程技术驱动业务发展的典型代表。
羀GBDT 作为一种boosting 算法，自然包含了boosting 的思想，即将一系列弱分类器组合起来构成一个强分类器。
它不要求每个分类器都学到太多的东西，只要求每个分类器都学一点点知识，然后将这些莈学到的知识累加起来构成一个强大的模型4. 分类模型的性能评估节分类模型应用较多的除上面讲的Logistic Regression 和GBDT ，还有DecisionTree 、SVM 、Random forest 等。
实际应用中不仅要知道会选用这些模型，更重要的是要懂得对所选用的模型的性能做评估与监控。
肁涉及到评估分类模型的性能指标有很多，常见的有Confusion Matrix（混淆矩阵）,ROC,AUC,Recall,Performance,lift,Gini ,K-S 之类。
其实这些指标之间是相关与互通的，实际应用时只需选择其中几个或者是你认为是重要的几个即可，无须全部都关注。
下面就以Logistic Regression 为例对这些常见的指标做些简单的说明，以方便大家理解与应用。
蒇注：以下所有说明均以信用评分中的好坏用户为例，坏客户（坏人）标识为1 （也称正例），好客户（好人）标识为0 （也称负例）。
芅1）Confusion Matrix羃一个完美的分类模型就是，一个客户实际上属于坏的类别，模型也将其预测为坏人，实际上是好人时也预测为好人。
而实际情况是模型不可能做到这一点，即常说的模型会存在误判，因此我们必须知道模型预测对的有多少，预测错的部分又占了多少，混淆矩阵就是囊括了这些所有信息。
注:a是正确预测到的负例的数量, True Negative(TN)b是把负例预测成正例的数量, False Positive(FP)c是把正例预测成负例的数量, False Negative(FN)d是正确预测到的正例的数量, True Positive(TP)a+b是实际上为负例的数量, Actual Negativec+d是实价上为正例的数量, Actual Positivea+c是预测成负例的数量, Predicted Negativeb+d是预测成正例的数量, Predicted Positive袇2）Accuracy （准确分类率）膄Accuracy=(true positive and true negative)/total=(a+d)/(a+b+c+d)蝿3）Error Rate （误分类率）莈Error Rate=(false positive and false negative)/total=(c+b)/(a+b+c+d)芆4）Recall （正例覆盖率）羄recall 也称为sensitivity, 在机器学习中称recall 较多，而sensitivity 是生物统计中的常用叫法螀Recall=(true positive )/(actual positive)/(c+d)薇5）Performance 也称为Precision （正例的命中率简称命中率）蚅Performance=(true positive)/(predicted positive)/(b+d)莀6）Specificity （负例覆盖率）袂Specificity=(true negative )/(actual negative)/(a+b)衿7) Negative predicted value ( 负例命中率)肅Negative predicted value=(true negative )/(predicted negative)/(a+c)膁一般在工业化应用中看重的是recall 和performance ，以信用审批为例，我们更关注的是在一定审批通过率的情况下，尽量降低坏账率。
虿8) ROC羇ROC 曲线就是不同的阈值下，Sensitivity 和1-Specificity 的组合,ROC 曲线是根据与45 度线的偏离来判断模型好坏。
cutoff袁 图4: ROC 曲线图螀 9) AUC 与 GINI膆 曲线下的面积羄GINI=2AUC-164 OJB M ro1-spedfld^ROC0.0 g坏耳户蚂10) K-S螂用于衡量好坏两个群体分布之间的最大差异，(Sensitivity-Specificity) , KS/ (/ x——好喜户蒈莃图5: KS关系图莂5.结语本文简单介绍了下什么是机器学习，机器学习的常用算法，点融网应用机器学习搭建大数据风控系统的探索以及分类模型的性能评估指标。
机器学习听起来很高大上，在实际工作中也经常会遇到一味炒作概念的人，过分夸大机器学习所能起到的作用，或者盲目的追求高深复杂的算法。
我个人的观点还是一方面现阶段机器学习是可以帮我们提高工作效率的科学方法，另外一个方面就是能用简单方法解决问题绝不为了高大上而去选择复杂的方法，毕竟算法是没有三六九等之分。