1. KS(Kolmogorov-Smirnov)值 - 静悟生慧 -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。 通常来讲,KS>0.2即表示模型有较好的预测准确性。
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3. KS值和KS曲线 -在衡量模型效果时,对评分卡或者机器学习模型给出的违约概率和y值计算ks值,给出模型效果来确定模型的好坏(一般0.3左右可以使用,0.4以上模型效果较高,超过0.7,可能模型有问题,这时候需要去debug一下是不是出现了特征信息泄露以及一些其...
4. KS(Kolmogorov–Smirnov)模型区分能力指标 -将KS检验应用于信用评级模型主要是为了验证模型对违约对象的区分能力,通常是在模型预测全体样本的信用评分后,将全体样本按违约与非违约分为两部分,然后用KS统计量来检验这两组样本信用评分的分布是否有显著差异。
5. KS(Kolmogorov-Smirnov)(转)_weixin_30555753的博客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(注意是累计,也就是包含前面的区间)占总好账户数比率(good%)和累计坏账户...
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