风控模型中的KS-指标

KS-指标

ks定义

ks是指通过衡量好坏样本累计分布之间的差值，来评估模型的风险区分能力。KS曲线又叫洛伦兹曲线。以TPR和FPR分别作为纵轴，以阈值作为横轴，画出两条曲线。KS曲线则是两条曲线的在每一个阈值下的差值
真阳性率（TPR） : 判定为正例也是真正例的比率
伪阳性率（FPR） :判定为正例却不是真正例的比率
注：ks取的是TPR和FPR差值的最大值
KS（Kolmogorov-Smirnov）指标即max(TPR-FPR)
KS指标的含义

KS值可以反映模型的最优区分效果，此时所取的阈值一般作为定义好坏用户的最优阈值。KS值越大，模型的预测准确性越好。KS值的取值范围是[0，1] ，一般，KS>0.2即可认为模型有比较好的预测准确性。
KS<0.2：模型无鉴别能力；
0.2-0.4之间，模型勉强接受；
0.41-0.5之间，模型具有区别能力；
0.51-0.6之间，模型有很好的区别能力；
0.61-0.75之间，模型有非常好的区别能力；
KS>0.75，模型异常，很有可能有问题。
ks 图像

ks图线显示的是不同的阈值（cut_off）对应的不同ks值，取两条曲线的差值的最大值为ks值。故，ks值是找出模型中差异最大的一个分段，如评分卡这种相对就比较适合ks值的评估。对于一般任务更加关注负样本，那么区分度肯定就是很重要的，使用KS比AUC更加适合用于模型的评估。
代码的实现
第一种方法：

def compute_ks(data):
sorted_list = data.sort_values([‘predict_proba’], ascending=[True])#按照样本为正样本的概率值升序排序，也即坏样本的概率从高到低排序
total_good=sorted_list[‘label’].sum()
total_bad = sorted_list.shape[0] - total_good
max_ks = 0.0
good_count = 0.0
bad_count = 0.0
for index, row in sorted_list.iterrows(): #按照标签和每行拆开
if row[‘label’] == 0:
bad_count +=1
else:
good_count +=1
val = abs(bad_count/total_bad - good_count/total_good)
max_ks = max(max_ks, val)
return max_ks
test_pd=pd.DataFrame()
y_predict_proba=est.predict_proba(X_test)[:,1]#取被分为正样本的概率那一列
Y_test_1=np.array(Y_test)
test_pd[‘label’]=Y_test_1
test_pd[‘predict_proba’]=y_predict_proba
print (“测试集 KS:”,compute_ks(test_pd))
第二种方法：

y_predict_proba = est.predict_proba(X_test)[:,1]
fpr,tpr,thresholds= sklearn.metrics.roc_curve(np.array(Y_test),y_predict_proba)
print (‘KS:’,max(tpr-fpr))

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