將代碼封裝在函數(shù)PlotKS_N里，Pred_Var是預(yù)測(cè)結(jié)果，可以是評(píng)分或概率形式；labels_Var是好壞標(biāo)簽，取值為1或0，1代表壞客戶，0代表好客戶；descending用于控制數(shù)據(jù)按違約概率降序排列，如果Pred_Var是評(píng)分，則descending=0，如果Pred_Var是概率形式，則descending=1；N表示在將數(shù)據(jù)按風(fēng)險(xiǎn)降序排列后，等分N份后計(jì)算KS值。

PlotKS_N函數(shù)返回的結(jié)果為一列表，列表中的元素依次為KS最大值、KS取最大值的人數(shù)百分位置、KS曲線對(duì)象、KS數(shù)據(jù)框。

PlotKS_N<-function(Pred_Var, labels_Var, descending, N){

  # Pred_Var is prop: descending=1

  # Pred_Var is score: descending=0

  library(dplyr)

  df<- data.frame(Pred=Pred_Var, labels=labels_Var)

  

  if (descending==1){

    df1<-arrange(df, desc(Pred), labels)

  }else if (descending==0){

    df1<-arrange(df, Pred, labels)

  }

  df1$good1<-ifelse(df1$labels==0,1,0)

  df1$bad1<-ifelse(df1$labels==1,1,0)

  df1$cum_good1<-cumsum(df1$good1)

  df1$cum_bad1<-cumsum(df1$bad1)

  df1$rate_good1<-df1$cum_good1/sum(df1$good1)

  df1$rate_bad1<-df1$cum_bad1/sum(df1$bad1)

  

  if (descending==1){

    df2<-arrange(df, desc(Pred), desc(labels))