Was ist der Unterschied zwischen GINI- und AUC-Kurveninterpretation?

Wir haben die GINI-Kurve mit dem Lift erstellt, der mithilfe des Prozentsatzes von Gut und Schlecht für die Scorecard-Modellierung erstellt wurde. Was ich jedoch untersucht habe, ist, dass die ROC-Kurve unter Verwendung der Verwirrungsmatrix mit der Spezifität (1 - True Negative) als X-Achse und der Empfindlichkeit (True Positive) als Y-Achse erstellt wird.

Das Ergebnis von GINI und ROC ist also dasselbe, mit dem Unterschied, dass letztere auch den Konkordanz- und Diskordanzwert (TP, FP, FN, TN) berücksichtigen.

Der Gini-Koeffizient ist die zusammenfassende Statistik des CAP-Diagramms (Cumulative Accuracy Profile). Sie berechnet sich als Quotient aus der Fläche, die die CAP-Kurve und die Diagonale einschließen, und der entsprechenden Fläche in einem idealen Bewertungsverfahren.

Bereich unter der Betriebskennlinie des Empfängers (oder kurz AUROC) ist die zusammengefasste Statistik des ROC-Kurvendiagramms.