(os模型的各个层次)

1、这也是运用这个模型对财务报告所作的唯一重大的调整ZETA评分模型是1977年由阿尔特曼Altman赫尔德门Haldeman和纳内亚南Narayanan对原始的Zscore模型进行扩展并建立的第二代模型，其目的是创建一种能明确反映公司。

2、以医学检测为例，精确率可以理解为检测结果的准确性，而召回率可以理解为疾病的检出率F1分数F1 ScoreF1分数是精确率和召回率的调和平均数，用于综合考虑精确率和召回率的表现在某些情况下，我们可能希望模型在精确率。

3、2NPS用户推荐意愿模型价值推荐意愿即用户向其他人推荐的程度 研究模型概述 产品被推荐意愿越高说明这个产品的用户体验整体服务体验越好，也说明产品设计的越成功这里可以通过NPSNetPromoterScore来做具现化的评估，通过置入产品的。

4、该比率对于Zscore模型尤其有效，它需要考虑以下因素公司年龄，公司股利政策，以及不同时期的获利记录毫无疑问，不管是单变量法还是多变量法，该比率都是最重要的5流动比率，可以用人们所熟悉的比率衡量6资本化率。

5、而聚类算法一般都是使用不同向量间的距离进行计算划分的，属性单位不同造成的数值差异过大会造成计算距离时的权重分布不均衡，也并不能反映实际情况，所以我们还要对数据进行标准化处理，这里我们使用zscore对RFM属性进行加工。

6、模型评估与调优 在模型训练之后，我们需要对模型进行评估和调优，以提高预测的准确性和稳定性常用的评估指标包括准确率精确率召回率F1score等我们可以使用交叉验证网格搜索等技术来进行模型调优，以提高模型的性能。

7、该模型通过度量公司的信用违约风险，寻找并预测出有大概率发生破产的公司相比于第一代的ZSCORE模型，ZETA模型指标数量由原来的5个增加到7个，其对风险预警的准确性及稳健性都得到了较大的提高但是ZETA模型各指标变量的。