Вопрос или проблема
Может ли кто-нибудь объяснить мне разницу между Индексом Стабильности Популяции (PSI) и Индексом Точности Популяции (PAI)?
Стабильность популяции относится к тому, изменяется ли распределение объясняющих переменных со временем. Когда это распределение меняется, возникает большее беспокойство о том, соответствуют ли модель текущим требованиям, поскольку данные, используемые для разработки модели, отличаются от данных, на которые модель применяется.
Индекс Точности Прогнозирования (PAI) определяется как средняя дисперсия оцененного среднего отклика на этапе анализа, деленная на среднюю дисперсию оцененного среднего отклика на этапе разработки. В PSI мы не учитываем предсказательную способность.
В заключение, Индекс Стабильности Популяции (PSI) интерпретирует, насколько схожи распределение данных разработки и распределение данных анализа. PAI проверяет, не значительно ли хуже предсказательная способность модели на текущих данных по сравнению с предсказательной способностью на этапе разработки.
Чтобы узнать больше, обратитесь к этой статье
Ответ или решение
Популяционная стабильность и точность популяции — это два различных показателя, используемых для оценки качества статистических моделей, особенно в области кредитного риска и машинного обучения.
Population Stability Index (PSI) — это индекс, который используется для определения изменений в распределении переменных, использованных при разработке модели, по сравнению с их распределением в текущих или новых данных. PSI помогает выявить те случаи, когда свойства данных изменились со временем, что может говорить о том, что модель, основанная на старых данных, больше не остается релевантной. Например, если модель была создана на данных, собранных несколько лет назад, а затем применяется к текущим данным, PSI может помочь определить, насколько природа этих данных изменилась. Чем выше значение PSI, тем больше различия между распределениями, что может указывать на необходимость обновления или пересмотра модели.
Population Accuracy Index (PAI), с другой стороны, оценивает предсказательную способность модели. Он определяется как среднее значение дисперсий оценочного среднего ответа на текущих данных, разделенное на среднюю дисперсию оценочного среднего ответа на данных, использованных для разработки модели. PAI позволяет нам понять, насколько предсказания модели на новых данных соотносятся с предсказаниями на данных, использованных при создании модели. Если PAI показывает значительное ухудшение в предсказательной способности, это может служить признаком необходимости доработки модели.
В заключение, PSI оценивает, насколько распределения данных изменились, а PAI анализирует, насколько хорошо модель выполняет свои предсказания на новых данных по сравнению с исходными. Оба показателя важны для обеспечения актуальности и эффективности модели, однако они фокусируются на различных аспектах — PSI на стабильности данных, а PAI на точности предсказаний.
Для более глубокого понимания этих индексов, вы можете обратиться к научным публикациям по этой теме, включая статью, на которую вы ссылаетесь: Ссылка на статью.