Coeficiente de Gini (de modelo)
Também conhecido como: Índice de Gini · Gini · Accuracy ratio · Somers' D
Medida de quão bem um score ordena o risco: 0% é ordenação aleatória e 100% é separação perfeita entre quem tem e quem não tem a ocorrência. Em modelos, equivale a 2 × AUC − 1.
Base legal
scikit-learn — roc_auc_score (Gini = 2·AUC − 1)
O Gini não mede acerto, mede ordenação. Ele responde a uma pergunta só: se você enfileirar a carteira do pior para o melhor score, quão bem essa fila separa quem teve a ocorrência de quem não teve. Um Gini de 0% é um score que ordena no acaso; 100% seria um score que coloca todas as ocorrências antes de qualquer caso limpo.
Na prática de risco, é o mesmo número que a área sob a curva ROC reescalada: Gini = 2 × AUC − 1. Por isso um Gini de 20% já é um ganho real sobre o acaso, 30% é bom e 50% é forte para score comportamental — a leitura depende do que se está prevendo e em que população. O valor sozinho diz pouco sem o intervalo de confiança em volta dele.
Perguntas frequentes
O que é um bom valor de Gini?
Depende do que o score prevê e da população. Para score de risco comportamental, a leitura usual é: cerca de 20% é um ganho real sobre o acaso, 30% é bom e 50% é forte. O número só é conclusivo acompanhado do intervalo de confiança.