直观:python 画ks曲线_风控模型—区分度评估指标(KS)深入理解应用

在EDA领域，我们常思考一个问题：如何评估自变量x对因变量y的识别能力。这个问题涉及众多复杂的方法和理念，常常激发出不少讨论和不同意见。

正负样本群体观察

在电子设计自动化领域，我们常通过对比正负样本群体来分析自变量x对因变量y的影响程度。这种做法简单明了，效果显著。比如，在信贷风险评估过程中，我们可能会采用这种方法来辨别优质与不良账户。然而，这种方法也存在不足，易受样本量和样本质量的影响，若样本采集不严谨，分析结果可能失真。

KS计算方法

分析变量时，常用分箱方法来计算KS值，这包括等频、等距或设定特定距离。此步骤在众多分析流程中至关重要。在信用风险控制中，若以策略cutoff值为0.65来区分用户，那么低于此值的用户会被预测为不良，进而被拒绝。确定这一cutoff值需依赖充足的数据和丰富经验。不同的cutoff设定将导致结果各异，进而影响不良账户的拒绝率等关键指标。

入模变量检查

检查策略是否采用了入模变量十分关键。若变量重复使用，将降低其区分能力。以风控系统为例，若多个变量反复描述同一特征，将影响对用户信用风险的准确评估。在实际应用中，新变量可能与现有入模变量有部分重叠，此时需细致辨别并作出调整。

KS曲线相关

通过数据可视化，我们可以获得KS曲线图，又称鱼眼图。在这个图中，横轴代表模型概率分数，纵轴则表示百分比。虽然最大KS值反映的是整体效果，但在不同的cutoff值下，达到最大值时模型的性能会有所不同。在构建实际的风控数据时，用概率分布来定义y更为恰当，这一点与模型的选择紧密相连。例如，相较于SVM，我们更倾向于使用LR这样的概率模型。

ROC曲线辅助理解

绘制ROC曲线是建立混淆矩阵后的一个步骤，这样做有助于我们更好地理解KS曲线。通过观察相关图表，我们可以计算出诸如TPR等指标。ROC曲线涉及的一些概念，如R值接近(0,1)时KS值会尽量增大，同时AUC值通常也会上升，这些对于我们评估模型性能具有关键作用。

KS检验本身

KS检验能够帮助我们判断整个数据集是否符合特定分布，或者比较两组数据的分布是否源自同一个总体。比如，当设定显著性水平为5%时，若计算出的p值低于这个标准，我们就应该拒绝初始的假设。在市场调查领域，若需评估两组消费者的消费行为分布是否相同，KS检验便是一个适用的工具。

在处理数据时，你是否曾遇到过计算KS值或变量区分度方面的难题？期待大家的点赞、转发，并在评论区分享你的见解。