KS检验及其在机器学习中的应用什么是KS检验Kolmogorov–Smirnov 检验，简称KS检验，是统计学中的一种非参数假设检验，用来检测单样本是否服从某一分布，或者两样本是否服从相同分布。在单样本的情况下，我们想检验这个样本是否服从某一分布函数
，记
是该样本的经验分布函数。我们构造KS统计量：
如下图，经验分布函数与目标分布的累积分布函数的最大差值就是我们要求
转载
2023-11-13 13:32:30
349阅读
K-均值聚类算法（K-means）什么是K-means算法原理算法优缺点代码实现 什么是K-meansK-means是六大聚类算法中最简单的其中一种。而聚类是一种无监督学习，它将相似的对象归到同一个簇中。在介绍K-means之前，先介绍什么是簇识别。簇识别给出聚类结果的含义。假定有一些数据，现在将相似的数据归到一起，簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么。聚类与分类的最大不同在于，分类的目标事先已
在数据科学和统计分析领域，KS值（Kolmogorov-Smirnov Statistic）通常被用于比较两个样本集之间的分布差异。KS测试是一个非参数检验，用于评估两个经验分布函数之间的差异。本文将详细阐述如何使用Python编写KS值计算的代码，并在各个维度上进行深入分析。
## 适用场景分析
KS值计算的主要应用场景包括：
1. **模型评估**：通过比较预测分布与实际分布之间的差异，
我认为投资专业的学生只需要两门教授得当的课堂：如何评估一家公司，以及如何考虑市场价格。——巴菲特01 引言本文延续“手把手教你使用Python的TA-Lib”系列，以资金流量指标(MFI)为例，使用Python编写简单的回测框架，着重介绍动量指标(Momentum Indicators)及其运用。前面推文【手把手教你】股市技术分析利器之TA-Lib(一)主要探讨了重叠指标的相关原理与Python实
1、遍历字典
for k,v in d:
则k,v分别是字典中键值对的键和值
2、字典的推导式
比如d = {x:x**2 for x in range(10)}
# d = {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}
3、例题：生成{'A1':'A_1','A2'
# Python 中 KS 值计算的科普
在统计学和机器学习中，KS值（Kolmogorov-Smirnov Statistic）是一种常用的比较工具，可以用来衡量两个样本分布之间的差异。KS值通常用于评估预测模型的性能，尤其是在分类问题中。本文将介绍如何在 Python 中计算 KS 值，并提供示例代码以及数据可视化。
## 什么是 KS 值？
KS 值是基于两个累积分布函数（CDF）之间
# K-S值计算及其在数据分析中的应用
K-S值（Kolmogorov-Smirnov Statistic）是一种检验两个样本是否来自同一分布的非参数统计方法。在许多数据分析中，K-S检验被广泛应用于比较样本分布和理论分布之间的差异，或比较两个样本之间的分布差异。本文将介绍K-S值的计算方法，并给出Python代码示例，同时采用不同的可视化工具来帮助理解。
## K-S值的基本概念
K-S检
算法的基本内容和计算方法引自百度，本文重点介绍KMeans在python数据分析的实现，快速掌握利用sklearn实现聚类分析的操作方法，先会用在应用中进一步理解内涵也是一种学习途径。Kmeans算法k-means算法接受参数 k ；然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获
转载
2023-08-06 09:36:00
193阅读
从统计角度，我们知道KS是分析两组数据分布是否相同的检验指标。在金融领域中，我们的y值和预测得到的违约概率刚好是两个分布未知的两个分布。好的信用风控模型一般从准确性、稳定性和可解释性来评估模型。一般来说。好人样本的分布同坏人样本的分布应该是有很大不同的，KS正好是有效性指标中的区分能力指标：KS用于模型风险区分能力进行评估，KS指标衡量的是好坏样本累计分布之间的差值。好坏样本累计差异越
转载
2024-08-14 17:49:40
385阅读
并发上传基于py自带模块concurrent.futures import ThreadPoolExecutor#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time: 2020/11/22 10:13
# @Author:zhangmingda
# @File: ks3_multi_thread_for_concurrent.future
转载
2023-12-28 11:31:51
42阅读
本文代码及数据集来自《Python大数据分析与机器学习商业案例实战》对于二分类模型来说，主流的评估方法有ROC曲线和KS曲线两种。一、ROC曲线如果把假警报率理解为代价的话，那么命中率就是收益，所以也可以说在阈值相同的情况下，希望假警报率（代价）尽可能小，命中率（收益）尽可能高，该思想反映在图形上就是ROC曲线尽可能地陡峭。曲线越靠近左上角，说明在相同的阈值条件下，命中率越高，假警报率越低，模型越
转载
2024-02-04 21:47:02
168阅读
k-means算法中文名叫做k均值。它是一种聚类算法，这是什么意思呢？就是现在我有一堆数据，但是我知道这些数据有k个类。但是具体每一个数据点所属分类我就不知道了。此时就需要用k-means聚类算法，它可以把原先的数据分成k个部分，注意这k个部分包含的数据点的数量不一定相等的。相似的数据就聚在一起。k-means算法操作步骤
1. 设定k的取值（你觉得有多少个类就设置是多少，不知道那就把
转载
2024-09-26 14:11:48
83阅读
风控模型中的K-S理解以及python实现笔者在工作中计算单变量的ks值时，发现几个分布不同的变量好y计算的ks值相同，凭借统计直觉，发现一定存在问题，笔者从数据和计算ks代码两个方向进行排除。最后定位到计算使用stats.ks_2samp()函数计算ks值时，如果变量存在缺失值，计算得到ks值有误，下面笔者就来好好梳理一下ks值的前世今生。ks检验介绍笔者刚入门机器学习开始做的例子就是金融场景下
转载
2023-10-13 19:14:08
91阅读
Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|，当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0，否则则接受H0假设。
KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况，可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是当检验的数
转载
2023-09-14 14:51:25
193阅读
KS(Kolmogorov-Smirnov)值越大，表示模型能够将正、负客户区分开的程度越大。KS值的取值范围是[0，1] ks越大，表示计算预测值的模型区分好坏用户的能力越强。 ks值含义 > 0.3 模型预测性较好 0,2~0.3 模型可用 0~0.2 模型预测能力较差 < 0 模型错误 通常来
转载
2019-09-12 14:51:00
809阅读
2评论
已经有10年的历史了，在国外十分盛行。Google搜索引擎的脚本，现在流行的BT(BiteTorrnet)，还有著名的应用服务器Zope都是用Python编写的。但在国内的使用还不是很多。她十分有自己的特色。语法简洁，但功能强大，可以跨平台使用，在Linux、Windows和Mac上都有很好支持。她的设计很出色。这里有两个Python的使用例子，都是对磁盘文件的操作，以次来看看Python的特色。
数据集提取码：yyds今日目标和昨天一样，数据集合包括人们的编号、性别、年龄、估算工资、和是否购买某个东西 这次通过KNN模型训练数据，实现从人们的年龄和其估算工资来预测其是否会购买某个东西。看看两个模型有什么不同相关概念昨天我们用逻辑回归处理了这个简单的0、1分类问题。逻辑回归主要是和数学上概率分布相关的，核心算法是线性模型 今天我们用 K-近邻算法模型。K-近邻算法K-近邻算法是一种基本分类和
转载
2024-05-20 10:31:38
36阅读
K-均值是通过对数据集进行分类来聚类的，属于无监督学习，为聚类问题提供了一种解决方案。在数据集没有标注的情况下，便于对数据进行分群。而K-Means中的K即指将数据集分成K个子集合。算法把 n 个点（可以是样本的一次观察或一个实例）划分到 k 个集群（cluster），使得每个点都属于离他最近的均值（即聚类中心，centroid）对应的集群。重复上述过程一直持续到重心不改变。k均值类算法仅在凸形簇
转载
2024-06-10 10:21:08
95阅读
目录混淆矩阵KS曲线与ROC曲线KS曲线ROC曲线KS曲线与ROC曲线之间的关系洛伦兹曲线与Gini系数Lift曲线Gain曲线PSIPython代码参考混淆矩阵KS曲线与ROC曲线KS曲线KS检验：比较频率分布\(f(x)\)与理论分布\(g(x)\)或两个观测值分布的是否一致检验方法，原假设两个数据分布一致或数据符合理论分布，统计量\(D=max|f(x)-g(x)|\)KS值计算步骤：对变量
转载
2023-10-20 23:30:23
366阅读
吴恩达ML课程课后总结，以供复习、总结、温故知新，也欢迎诸位评论讨论分享，一起探讨一起进步：上一篇:机器学习（6）--SVM使用sklearn模块python实现（附练习数据资源文件百度云）下一篇：机器学习（8）--PCA算法及python中sklearn模块实现上数据资源与源代码：链接：https://pan.baidu.com/s/1YlTDOHqDDNjLZadhZrGsuQ 提
转载
2024-05-29 07:36:47
32阅读
