关于模型评估的指标，之前已经写过不少这方面的文章，最近在实践中又有了一点新的思考，本文对模型评估中的AUC指标再进行一些简单的探讨。
情况一，以下图中的数据为例，1代表用户发生逾期，标记为坏样本，模型预测的是用户发生逾期的概率。模型的KS为0.32，AUC为0.712，bin越小坏样本率越低。
情况二，如果将1和0的定义进行互换，即1代表用户未逾期，0代表用户逾期，模型预测的是用户未逾期的概率。此时得到模型的KS为0.32，AUC为0.288，正好是1-0.712。所以预测目标如果变反，会导致AUC的值变成1-原来的AUC。特意又去翻了一下葫芦书，在介绍AUC的时候是这么写的：AUC的取值一般在0.5-1之间，如果不是的话，只要把模型预测的概率反转成1-p就可以得到一个更好的分类器。
情况三，还是同最上面的例子，1代表用户发生逾期，标记为坏样本，模型预测的是用户发生逾期的概率。
模型的AUC值为0.491，小于0.5，正常来说一般是大于0.5的。情况一中，bin越大坏样本率越高；情况二中，bin越大坏样本率越低，AUC小于0.5。所以情况三出现的原因应该是，在理应是bin越大坏样本率越高的情形中，出现了bin越大坏样本率越低的情况，简单来说就是出现了风险倒挂或者反向预测。看上表中坏样本率这一列，也可以发现bin1-2这两个bin的坏样本率出现了明显的倒挂。
下面将每两个bin合成一个bin，再看下整体的区分度情况。除了bin1-2的坏账率明显倒挂之外，其余bin仍有一定的区分度。所以即使AUC接近0.5甚至小于0.5的情况下，也不能一概而论说该模型完全没有区分度。至于倒挂的原因，这里胡乱提一个，比如从组成该模型的各变量维度上看，bin1-2确实是被该模型识别出来更好的人，但是由于对这些人提额过度超过了其真实还款能力，所以发生逾期。抛转引玉，本文不再过多展开。
最后，本文想传达的一个观点，在实践中遇到指标异常的情况，不要简单地归类为该变量/模型效果不好，还是要回到指标的计算逻辑，多思考背后的原因，一个指标也只是反映了某一部分的情况，这样也有利于加深对这些指标的理解和运用，带着好奇心去思考。
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【作者】：Labryant
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