《表3 分类结果混淆矩阵：数字金融时代 机器学习模型在实时反欺诈中的应用与实践》

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《数字金融时代 机器学习模型在实时反欺诈中的应用与实践》

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AUC值表示不同阈值下TPR和FPR形成的ROC曲线下方面积，反映的是模型对正负样本的区分能力，AUC值越接近1，模型分类能力越强；KS值为TPR与FPR差值的最大值，可用于量化模型的最优区分效果，也可用于指导制定模型输出概率值的最佳阈值切分点。