计算KS值的Python实现
概述
在金融领域的风控模型评估中，KS值常常被用来评估模型的区分度。KS值是一种常见的评估指标，用于衡量模型在正负样本之间的区分度。本文将介绍如何使用Python计算KS值。
流程
下面是计算KS值的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 准备数据：包括预测概率和真实标签 |
| 2 | 根据预测概率和真实标签计算累计分布函数 |
| 3 | 计算KS值 |
代码实现
步骤1：准备数据
首先，我们需要准备数据，包括预测概率和真实标签。假设我们已经有了一个名为predictions的预测概率列表和一个名为labels的真实标签列表。
predictions = [0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 0.3, 0.5]
labels = [0, 1, 1, 0, 1, 0]
步骤2：计算累计分布函数
累计分布函数是计算KS值的关键。根据预测概率和真实标签，我们需要计算正样本和负样本的累计分布函数。
# 将预测概率和真实标签按照预测概率的升序排序
sorted_idx = sorted(range(len(predictions)), key=lambda k: predictions[k])
sorted_labels = [labels[i] for i in sorted_idx]
# 计算正负样本的累计分布函数
cum_positive = [0]
cum_negative = [0]
for i in range(len(sorted_labels)):
if sorted_labels[i] == 1:
cum_positive.append(cum_positive[i] + 1)
cum_negative.append(cum_negative[i])
else:
cum_positive.append(cum_positive[i])
cum_negative.append(cum_negative[i] + 1)
步骤3：计算KS值
KS值是正样本累计分布函数与负样本累计分布函数之差的最大值。我们可以通过计算累计分布函数的差值，再找到最大差值来得到KS值。
# 计算KS值
ks = max([p - n for p, n in zip(cum_positive, cum_negative)])
至此，我们已经完成了整个计算KS值的流程。
完整代码示例
predictions = [0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 0.3, 0.5]
labels = [0, 1, 1, 0, 1, 0]
# 将预测概率和真实标签按照预测概率的升序排序
sorted_idx = sorted(range(len(predictions)), key=lambda k: predictions[k])
sorted_labels = [labels[i] for i in sorted_idx]
# 计算正负样本的累计分布函数
cum_positive = [0]
cum_negative = [0]
for i in range(len(sorted_labels)):
if sorted_labels[i] == 1:
cum_positive.append(cum_positive[i] + 1)
cum_negative.append(cum_negative[i])
else:
cum_positive.append(cum_positive[i])
cum_negative.append(cum_negative[i] + 1)
# 计算KS值
ks = max([p - n for p, n in zip(cum_positive, cum_negative)])
print("KS值：", ks)
以上就是计算KS值的Python实现的详细步骤和相应的代码。通过计算KS值，我们能够评估模型的区分度，从而对模型进行进一步的优化和改进。
