result_ks['good_sum']=df_ks[df_ks[y_true]==good].groupby('rank')['set_1'].sum()result_ks.good_sum.replace(np.nan,0,inplace=True)result_ks.loc['total','good_sum']=result_ks['good_sum'].sum()result_ks['good_percent']=result_ks['good_sum']/result_ks.loc['total','good...
**KS(Kolmogorov-Smirnov)曲线及其含义** 一、定义与背景 KS曲线,全称为Kolmogorov-Smirnov曲线,是一种用于评估分类模型好坏的工具。它基于KS统计量,该统计量衡量的是两个一维概率分布之间的差异程度。在机器学习和数据挖掘领域,KS曲线常被用来比较模型预测的正样本概率分布和负样本概率分布之间的差异,从而判断模型的区...
KS曲线的横坐标是将所有样本的评分结果从小到大排序后等分为10组,纵坐标是好客户和坏客户的累积比率。举个栗子: 和前面介绍ROC曲线时一样,由于将评分结果相等的的样本都划分为了一组,因此每一组的样本数并不完全相等。第i组的好客户累积个数等于前i组好客户个数的总和,好客户累积比率等于好客户累积个数占好客...
KS曲线是两条线,其横轴是“阈值”(区间序号,按概率排序的等份),纵轴是TPR(上面那条)与FPR(下面那条)的值,值范围[0,1] 。两条曲线之间之间相距最远的地方对应的阈值,就是最能划分模型的阈值。 通常来讲,KS>0.2即表示模型有较好的预测准确性。 求解方法等于:KS=max(TPR-FPR)。 在上图中就是红色竖直线。
ROC曲线和AUC面积,虽然是我们j经常看的数据,但是KS曲线,同样也是指的非常关注的。 同时,ROC曲线和KS曲线,在一定程度上是可以互相转化的。 所有的数据都是前几节的数据。链接: 喜滋滋乐悠悠:机器学习—评估指标—AUC面积0 赞同 · 0 评论文章 1、KS曲线是个啥样子(直观理解) Class 1 : 正例 Class 0 : 负例...
ks曲线 公式ks曲线公式 KS曲线的计算涉及到真正类率(TPR)和假正类率(FPR)两个值。 真正类率(TPR)的计算公式为TPR=TP / (TP+ FN),其中TP表示真实为1且预测为1的数目,FN表示真实为1且预测为0的数目。 假正类率(FPR)的计算公式为FPR= FP / (FP + TN),其中FP表示真实为0的且预测为1的数目,TN表示...
📊 KS曲线与ROC曲线的区别: KS曲线:横坐标是阈值,纵坐标是TPR与FPR之差。KS值就是KS曲线的峰值,计算公式为KS=max(TPR-FPR)。例如,当阈值等于40%时,TPR为80%,FPR为25%,所以(TPR-FPR)值为55%,这个值是所有阈值条件下最大的(TPR-FPR)值,因此,这个模型的KS值为55%。 ROC曲线:横坐标是FPR,纵坐标是TPR...
KS曲线的纵轴是表示TPR和FPR的值,就是这两个值可以同时在一个纵轴上体现,横轴就是阈值,,然后在两条曲线分隔最开的地方,对应的就是最好的阈值,也是该模型最好的AUC值,就比如是上图的AUC=0.810,下图中,一条曲线是FPR,一条是TPR。 KS值就是max(abs(TPR-FPR)),即:TPR和FPR只差最大的那个值。
好坏样本累计差异越大,KS指标越大,那么模型的风险区分能力越强。 KS的计算步骤如下: 1. 计算每个评分区间的好坏账户数。 2. 计算每个评分区间的累计好账户数占总好账户数比率(good%)和累计坏账户数占总坏账户数比率(bad%)。 3. 计... 如何看ROC,LIFT,PR,KS曲线 ...
在R 语言中,可以使用 ks 函数来计算和绘制 KS 曲线。ks 函数需要两个参数,分别是观测值和对应的理论值。观测值通常是样本数据,而理论值则需要根据所假设的概率分布进行计算。例如,如果我们想检验样本数据是否来自于正态分布,我们需要先计算出正态分布的理论值,然后用 ks 函数计算观测值与理论值之间的差异。 三、...