ar值是什么，ar%值

干货丨AR值是什么?用好AR值,挑书不求人!(附英文分级体系对照表)_百度...

AR值是Accelerated Reader，英文阅读分级体系。AR值的含义 AR值，即Accelerated Reader，是一个英文阅读分级体系。理论上说，每本英文书，都可以通过AR系统，算出一个分值。AR值越低，读物越简单；反之，读物越难。

AR值有三个主要含义：在几何学中代表气压机壳体的特性，在化学中代表分析纯度，而在挑选英文书籍时，它是一个阅读难易度的量化标准，最低值表示简单，最高值代表复杂。AR值通过计算得出，它与美国学龄儿童的年级水平相对应，如AR 2相当于美国小学三年级第二个月的阅读水平。

AR分级系统，英文全称 Accelerated Reader，相信关注英文阅读的朋友多多少少都接触过。和我们介绍过的“Lexile蓝思指数”一样，AR也是一套成熟的英文阅读分级体系，在英美两国都广泛适用，主要用来评定出版物难易程度（ATOS）和评估阅读者阅读能力（STAR）。

准确度比率ar

准确度比率（AR值，Accuracy Ratio）主要用于评估模型的区分能力，特别是在信用评估、金融风控等领域。AR值通过比较模型的CAP曲线（Cumulative Accuracy Profile）与理想模型（完全区分客户）及无区分能力模型（45度直线）之间的面积比来计算。

定义：准确度比率是通过将模型正确预测的观测值数量除以总的观测值数量来计算的。这个比率直观地反映了模型预测的准确性。计算方法：假设总的观测值数量为N，模型正确预测的观测值数量为M，则准确度比率AR = M/N × 100%。例如，在100个观测值中如果模型正确预测了80个，那么其准确度比率就是80%。

AR值，即准确率比率，是用于监控模型区分能力的一种指标。在理想状态下，模型给出的预测指标应该能够准确地区分违约客户和非违约客户，即指标好的客户不违约，指标差的客户违约。AR值通过CAP（Cumulative Accuracy Profile）曲线来计算。

AR值定义

AR值（Accuracy Ratio）AR值，即准确率比率，是用于监控模型区分能力的一种指标。在理想状态下，模型给出的预测指标应该能够准确地区分违约客户和非违约客户，即指标好的客户不违约，指标差的客户违约。AR值通过CAP（Cumulative Accuracy Profile）曲线来计算。

AR值，全称Area to Radius Ratio，其定义是涡轮轴承中心点与压气机出风口（或涡轮进风口）横截面中心线之间的距离（R，即涡轮半径）与对应横截面积（A）的比例。在几何特性中，这个比例衡量了涡轮或压气机的形状特征。

AR值的含义 AR值，即Accelerated Reader，是一个英文阅读分级体系。理论上说，每本英文书，都可以通过AR系统，算出一个分值。AR值越低，读物越简单；反之，读物越难。AR分值，又被称为GEL（Grade Equivalent Level）分值，或者Atos分值。

在统计学中，归因危险度（AR）是一种衡量暴露因素对疾病影响程度的指标。它指的是暴露组的发病率与对照组发病率之间的绝对差异，用以描述危险因素对疾病特异性的影响。相对危险度（RR）则是暴露组与非暴露组发病率的比例，用以体现暴露与疾病之间的关联强度。

人气指标： 定义：AR指标，又称情绪指标，是以当天开盘价为基础，比较一个特定时期内，每日开盘价分别与该期最高价、最低价之差价的总和，反映市场多空双方力量的对比和股价波动的能量大小。 应用：AR值高于180时，表示能量耗尽，为卖出信号；AR值低于40时，表示能量已累积爆发力，为买进信号。

定义：电信AR值是指网络在运行过程中，保持正常运行的时长占总时长的比例。反映内容：AR值反映了网络在一定时间段内运行的稳定性和可靠性。AR值越高，说明网络的可用率和性能越稳定。对用户的意义：较高的AR值意味着在网络连接过程中，用户能享受到更稳定的网络服务和更少的故障机会。

什么是AR,KS,怎么计算。

1、AR值，即准确率比率，是用于监控模型区分能力的一种指标。在理想状态下，模型给出的预测指标应该能够准确地区分违约客户和非违约客户，即指标好的客户不违约，指标差的客户违约。AR值通过CAP（Cumulative Accuracy Profile）曲线来计算。

2、AR是Accuracy Ratio，通过CAP曲线展现模型区分能力；KS是KolmogorovSmirnov Statistic，用于衡量模型区分真假正负例的能力。它们的计算方式如下：AR值的计算： AR值通过CAP来计算。 CAP曲线上的每个点表示在排序中的某一特定比例的客户中，实际违约客户的比例。

3、KS值则是衡量实际违约客户中被错误预测为非违约的比例，以及实际未违约客户中被正确预测的比例。越小的KS值意味着模型在区分违约和非违约时更加准确。通过调整预测阈值，比如从0.5调整至0.3，我们可以得到一系列不同的True Positive Rate （TPR）和False Positive Rate （FPR）组合，进一步优化模型的表现。

4、评分卡监测指标主要包括PSI群体稳定性指标、KS衡量分数区分能力的指标、GINI SCORE和AR指标。以下是关于这些指标的详细介绍： PSI群体稳定性指标 定义：用于衡量评分卡模型在不同时间点的群体稳定性。通过比较实际占比与预期占比的差异，并计算加权和得到PSI值。 计算方法：psi = sum）。

5、评估标准：AR（Accuracy Ratio）：取值-1~1，越高区分效果越好，需完整表现期数据。KS（Kolmogorov-Smirnov）：衡量好坏样本曲线最大差异，KS值越大区分能力越强。PSI（Population Stability Index）：评估分数分布稳定性，值越小稳定性越高。

6、XRKit就是为场景提供场景化、组件化的AR解决方案的。要了解这XRKit，首先要了解一项技术，即华为AR技术。