Kā pārbaudīt jauno funkciju un hipotēžu kvalitāti riska modeļos un kuras metriku izmantot?

Lai pārbaudītu jauno funkciju un hipotēžu kvalitāti riska modeļos, ir svarīgi izmantot visaptverošu pieeju, kas ietver gan statistisko novērtējumu, gan biznesa metriku.

Galvenie soļi:

1. Datu sadalīšana: izmantot train/test vai krustveida validāciju, lai novērtētu modeļa vispārīgo spēju.

2. Modeļa kvalitātes metriku:

   • AUC-ROC — novērtēt modeļa spēju atšķirt klases.
   • KS-statistika — bieži tiek izmantota kredītriska modeļos, lai novērtētu atšķirību starp defaulta un nedefaulta klientiem.
   • Gini koeficients — cieši saistīts ar AUC, tiek izmantots rangu kvalitātes novērtēšanai.
   • Log Loss / Brier Score — novērtēt probabilistisko prognožu kvalitāti.

3. Stabilitātes metriku:

   • Population Stability Index (PSI) — novērtēt īpašību vai skorēšanas punktu sadalījuma izmaiņas laika gaitā.

4. Biznesa metriku:

   • Loss Given Default (LGD), Probability of Default (PD), Exposure at Default (EAD) — ja tas ir piemērojams.
   • Ekonomiskā efektivitāte — piemēram, zaudējumu samazināšana, peļņas pieaugums.

5. A/B testēšana vai jaunu funkciju pilotprojekts, lai pārbaudītu hipotēzes reālos apstākļos.

Piemērs: ja pievienojat jaunu funkciju kredītpunktu modelim, vispirms novērtējiet AUC un KS izmaiņas testēšanas datu kopā, tad pārbaudiet PSI, lai pārliecinātos, ka jaunā funkcija nerada nestabilitāti. Pēc tam var veikt pilotu testu nelielai klientu grupai un novērtēt ietekmi uz biznesa metriku, piemēram, defaulta līmeni un rentabilitāti.

Tādējādi, apvienojot statistikas un biznesa metriku, ir iespējams objektīvi novērtēt jauno funkciju un hipotēžu kvalitāti riska modeļos.