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在线计算 NRI / IDI：评价新模型的增量价值
比较新旧预测模型的增量价值：粘贴每个对象在两个模型下的预测概率与真实结局，自动给出综合判别改善指数(IDI)、连续 NRI 与分类 NRI（可设风险阈值）。当加入新指标后 AUC 仅微升、难以体现价值时，NRI/IDI 能量化重分类与判别的改善。浏览器本地计算、数据不上传。
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NRI + IDI
连续/分类 NRI 与 IDI 一次给全。
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增量价值
量化新指标相比旧模型的改善。
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本地计算
数据只在浏览器里算，不上传。
常见疑问
和 AUC 什么关系？
AUC 对加入新指标的小幅改善常不敏感；NRI/IDI 更能体现新指标的重分类与判别增量，是常用补充指标。
连续还是分类 NRI？
有公认风险分层阈值时用分类 NRI；否则用连续 NRI（注意其数值偏大、不宜跨研究直接比较）。
现在就评价模型增量价值
打开工具 →结果仅供科研参考，请结合专业判断，并以原始数据可复算为准。