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1 KS值概述

KS（Kolmogorov-Smirnov）值是一种衡量分类模型（尤其是二分类模型）区分能力的指标。它通过比较正负样本的累积分布来评估模型将"好客户"和"坏客户"分开的能力。

核心思想：一个完美的模型应该能够将所有的"坏客户"（正样本）和"好客户"（负样本）完全分开。

2 KS值的计算原理

2.1 基本概念

在计算KS值时需要得到：

• 模型预测概率：模型对每个样本预测为正类（如"坏客户"）的概率
• 真实标签：样本的真实类别（好/坏）

2.2 计算步骤

1. 按预测概率排序：将样本按照模型预测的概率从高到低排序
2. 等分分组：将排序后的样本分成若干组（通常10-20组）
3. 计算累积分布：
   • 累积好客户占比：从概率最高组开始，累计好客户数量占总好客户的比例
   • 累积坏客户占比：从概率最高组开始，累计坏客户数量占总坏客户的比例
4. 计算KS值：找到累积坏客户占比与累积好客户占比的最大差值

数学公式：
K S = max ⁡ i = 1 n ∣ F bad ( i ) − F good ( i ) ∣ KS = \max_{i=1}^{n} |F_{\text{bad}}(i) - F_{\text{good}}(i)|KS=i=1maxn​∣Fbad​(i)−Fgood​(i)∣

其中：

• F bad ( i ) F_{\text{bad}}(i)Fbad​(i)：前i组中坏客户的累积占比
• F good ( i ) F_{\text{good}}(i)Fgood​(i)：前i组中好客户的累积占比
• n nn：分组数量

3 KS曲线（KS Plot）

KS值通常通过KS曲线来可视化：

• 横轴：分组序号（从预测概率最高到最低）
• 纵轴：累积百分比
• 两条曲线：
  • 坏客户累积分布曲线：上升较快，因为坏客户集中在高分区域
  • 好客户累积分布曲线：上升较慢，因为好客户相对均匀分布
• KS值：两条曲线之间的最大垂直距离

理想情况下的KS曲线：

• 坏客户曲线迅速上升到1，然后保持平稳
• 好客户曲线缓慢上升
• 两条曲线分离度很大

4 KS值的解读标准

根据经验，KS值的评价标准如下：

注意：

• 在金融风控领域，KS值通常要求大于0.3
• KS值不是越高越好，过高的KS值可能意味着过拟合或数据泄露
• KS值对样本分布比较敏感

5 计算示例

假设我们有10个样本，按预测概率排序后的结果：

计算过程：

• 总坏客户数：5个
• 总好客户数：5个
• 在第6个样本处，差值最大：0.55

因此，KS值 = 0.55

6 KS值的优缺点

优点：

1. 直观易懂：通过单一数值反映模型区分能力
2. 业务解释性强：在金融风控中广泛使用
3. 不受类别不平衡影响：关注的是分布差异，而不是绝对数量
4. 阈值无关：不像准确率那样依赖于特定分类阈值

缺点：

1. 对样本分布敏感：样本分布变化会影响KS值
2. 只关注最大差异：可能忽略了整体的分布信息
3. 在深度学习中较少使用：更多使用AUC等指标
4. 受分组数量影响：不同的分组方式可能得到不同的KS值

7 KS值 vs AUC

关系：一般来说，KS值和AUC有正相关关系，但不是严格的线性关系。

8 总结

KS值是风险评分模型中至关重要的评估指标：

• 核心：衡量模型区分正负样本的能力
• 计算：通过比较累积分布的最大差异
• 标准：通常要求KS > 0.3
• 可视化：通过KS曲线直观展示
• 应用：特别适用于金融风控、信用评分等场景

掌握KS值不仅有助于模型评估，还能帮助理解模型的业务表现，是在风险建模领域必须掌握的核心指标之一。