風控（一）：ROC曲線和K-S曲線比較及python實現
1.混淆矩陣（一級指標） 以分類模型中最簡單的二分類為例，對於這種問題，我們的模型最終需要判斷樣本的結果是0還是1，或者說是positive還是negative。我們通過樣本的采集，能夠直接知道真實 ...
原文：基於python的k-s值計算
做評分卡模型時 假設有多個自變量，因變量即是否違約。 通常需要篩選變量。 k s值的作用類似於AUC,它期初是用來評價模型 變量 對是否違約事件的區分程度的。 ks檢驗介紹 lt 轉載 gt 筆者剛入門機器學習開始做的例子就是金融場景下風控模型。那時評價模型的好壞就用傳統的機器學習評價標准，比如說准確率 精確率和AUC，對風控模型的ks指標還一無所知，倒是作為統計科班出身的童鞋，第一次見到ks想到 ...
2019-04-08 20:07 0 3070 推薦指數：
相關推薦
spss如何使用K-S進行正態性檢驗
在對數據進行t檢驗或者f檢驗之前需要讓數據滿足正態性的要求，所以應該對數據進行正態性檢驗，檢驗正態性的方法中，K-S檢驗是最普遍的方法之一，下面我們就來具體的操作一下圖和進行K-S檢驗。 方法/步驟 ...
PP圖|QQ圖|正態性檢驗|K-S檢驗|S-W檢驗|
，通過散點圖擬合一個線性直線，找該直線的截距和斜率，通過截距和斜率的值找到正態參數均值和方差，可對這些正態參數進 ...
SPSS中八類常用非參數檢驗之四：單樣本K-S檢驗
一、定義 定義：單樣本K-S檢驗是以兩位前蘇聯數學家Kolmogorov和Smirnov命名的，也是一種擬合優度的非參數檢驗方法。單樣本K-S檢驗是利用樣本數據推斷總體是否服從某一理論分布的方法，適用於探索連續型隨機變量的分布形態。 單樣本K-S檢驗可以將一個變量的實際頻數 ...
Alink漫談(八) : 二分類評估 AUC、K-S、PRC、Precision、Recall、LiftChart 如何實現
Alink漫談(八) : 二分類評估 AUC、K-S、PRC、Precision、Recall、LiftChart 如何實現 目錄 Alink漫談(八) : 二分類評估 AUC、K-S、PRC、Precision、Recall、LiftChart 如何實現 ...
柯爾莫可洛夫-斯米洛夫檢驗（Kolmogorov–Smirnov test，K-S test）
K-S檢驗方法能夠利用樣本數據推斷樣本來自的總體是否服從某一理論分布，是一種擬合優度的檢驗方法，適用於探索連續型隨機變量的分布。 Kolmogorov–Smirnov test Kolmogorov–Smirnov statistic 累計分布函數： 定義n ...
柯爾莫可洛夫-斯米洛夫檢驗（Kolmogorov–Smirnov test，K-S test）
柯爾莫哥洛夫-斯米爾諾夫檢驗（Колмогоров-Смирнов檢驗）基於累計分布函數，用以檢驗兩個經驗分布是否不同或一個經驗分布與另一個理想分布是否不同。 在進行cumulative p ...
Data Mining | 二分類模型評估-ROC/AUC/K-S/GINI
目錄 1 混淆矩陣衍生指標 1.1 ROC 1.2 AUC 1.3 K-S 1.4 GINI 1.5 小結 1 混淆矩陣衍生指標 上面提到的ACC、PPV、TPR、FPR等指標，都是對某一給定分類 ...