精确率、召回率与置信区间

问题 1： 什么是精确率和召回率？
回答： 精确率是指模型预测为正类的样本中实际为正类的比例，而召回率是指实际为正类的样本中被模型正确预测为正类的比例。

问题 2： 为什么在财务分析中需要关注精确率和召回率？
回答： 在财务分析中，精确率和召回率帮助评估模型的预测准确性，尤其是在预测公司财务健康状况或评估投资项目风险时，确保模型能够有效识别关键问题。

问题 3： 置信区间在财务分析中的作用是什么？
回答： 置信区间提供了预测结果的可信范围，帮助分析人员理解预测的不确定性，从而做出更稳健的决策。

问题 4： 如何计算精确率和召回率？
回答： 精确率 = TP / (TP + FP)，召回率 = TP / (TP + FN)，其中 TP 是真正例，FP 是假正例，FN 是假反例。

问题 5： 在财务分析中，如何平衡精确率和召回率？
回答： 根据具体业务需求调整模型阈值，例如在风险较高的场景中优先提高召回率，以确保尽可能多地识别潜在问题。

问题 6： 置信区间的宽度如何影响财务决策？
回答： 置信区间越宽，预测的不确定性越大，决策者可能需要采取更保守的策略；反之，较窄的置信区间表明预测结果更可靠。

问题 7： 哪些算法模型常用于财务分析中的精确率和召回率评估？
回答： 常用的算法包括逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量机等，具体选择取决于数据特性和分析目标。

问题 8： 如何解释财务分析中模型的高精确率但低召回率？
回答： 高精确率但低召回率意味着模型在预测正类时非常准确，但可能遗漏了许多实际为正类的样本，需要调整模型以提高覆盖率。

问题 9： 在财务分析中，如何利用置信区间优化投资决策？
回答： 通过分析置信区间，可以评估投资回报的潜在波动范围，选择风险与收益更匹配的投资策略。

问题 10： 精确率、召回率和置信区间在财务分析中的综合应用是什么？
回答： 综合使用精确率、召回率和置信区间可以全面评估模型的预测能力和可靠性，为财务决策提供更科学和精准的支持。