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2018-11-23 閱讀量: 1466
Kolomogorov Smirnov圖表

KS或Kolmogorov-Smirnov圖表測量分類模型的性能。更準(zhǔn)確地說，KS是衡量正負分布之間分離程度的指標(biāo)。如果分數(shù)將人口分成兩個獨立的組，其中一組包含所有正數(shù)而另一組包含所有負數(shù)，則KS為100。

另一方面，如果模型不能區(qū)分正面和負面，那么就好像模型從總體中隨機選擇案例。KS將為0.在大多數(shù)分類模型中，KS將介于0和100之間，并且值越高，模型在分離正面和負面情況時越好。

對于手頭的情況，以下是表格：

我們還可以繪制％Cumulative Good和Bad以查看最大分離。以下是一個示例圖：

到目前為止所涵蓋的指標(biāo)主要用于分類問題。直到這里，我們了解了混淆矩陣，升力和增益圖表以及kolmogorov-smirnov圖表。讓我們繼續(xù)學(xué)習(xí)一些更重要的指標(biāo)。

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