Python计算ks_score的函数代码
在数据分析中，KS (Kolmogorov-Smirnov) 统计量被广泛应用于评估模型的预测准确度。在Python中，可以通过编写一个函数来计算KS score。本文将介绍如何编写这样一个函数，并提供一个示例来演示如何使用它。
KS score的计算方法
KS score通过比较正样本和负样本的累积分布函数来评估模型的预测准确度。其计算公式如下：
def calculate_ks_score(y_true, y_pred):
df = pd.DataFrame({'y_true': y_true, 'y_pred': y_pred})
df['y_pred'] = df['y_pred'].rank(pct=True)
df['bucket'] = pd.qcut(df['y_pred'], 10, labels=False)
grouped = df.groupby('bucket', as_index=False)
agg1 = grouped['y_true'].mean()
agg2 = grouped['y_true'].count()
agg1['non_event'] = agg2['y_true'] - agg1['y_true']
agg1 = agg1.sort_values(by='bucket', ascending=False)
agg1['event_rate'] = (agg1['y_true'] / agg1['y_true'].sum()).cumsum()
agg1['non_event_rate'] = (agg1['non_event'] / agg1['non_event'].sum()).cumsum()
agg1['ks'] = np.round((agg1['event_rate'] - agg1['non_event_rate']) * 100, 2)
ks_score = agg1['ks'].max()
return ks_score
上述函数接受两个参数 y_true 和 y_pred，分别代表实际标签和模型预测值。函数首先将这两个参数合并为一个DataFrame，并将预测值进行百分位排名。然后，将排名分成10个桶，并计算每个桶中正样本的比例和数量。最后，根据正样本和负样本的累积分布函数计算KS值。
使用示例
下面是一个使用上述函数的示例：
import pandas as pd
import numpy as np
# 生成随机数据
np.random.seed(42)
y_true = np.random.randint(0, 2, 1000)
y_pred = np.random.rand(1000)
# 计算KS score
ks_score = calculate_ks_score(y_true, y_pred)
print(f'KS score: {ks_score}')
在这个示例中，我们生成了1000个随机的实际标签和预测值，并计算了KS score。你可以将这个函数应用于你的实际数据中，以评估模型的性能。
总结
通过编写一个简单的Python函数，我们可以计算KS score，并用于评估模型的预测准确度。这个函数可以帮助我们更好地了解模型的效果，从而做出更好的决策。如果你正在进行数据分析或机器学习任务，不妨尝试使用KS score来评估你的模型吧！
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title 数据分析之旅
section 数据收集
section 数据清洗
section 模型训练
section 模型评估
section 决策制定
flowchart TD
A[数据收集] --> B[数据清洗]
B --> C[模型训练]
C --> D[模型评估]
D --> E[决策制定]
希望本文能够帮助你更好地理解KS score的计算方法，并在实际应用中发挥作用。祝你在数据分析的旅途中取得成功！
