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關(guān)于模型檢驗(yàn)的ROC值和KS值的異同_ROC曲線和KS值
2016-12-11
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關(guān)于模型檢驗(yàn)的ROC值和KS值的異同_ROC曲線和KS值

按我的理解，ROC曲線是累計壞占比曲線（圖中藍(lán)色曲線）下面的面積（>0.5），KS值是累計壞占比曲線-累計好占比曲線差值（圖中紅色曲線）的最大值。實(shí)際上他們都是一樣的？
不知道我的理解是否有誤？謝謝！

精彩解答：

ROC(Receiver Operating Characteristic Curve):接受者操作特征曲線。

ROC曲線及AUC系數(shù)主要用來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯蛻暨M(jìn)行正確排序的能力。ROC曲線描述了在一定累計好客戶比例下的累計壞客戶的比例，模型的分別能力越強(qiáng)，ROC曲線越往左上角靠近。AUC系數(shù)表示ROC曲線下方的面積。AUC系數(shù)越高，模型的風(fēng)險區(qū)分能力越強(qiáng)。
KS（Kolmogorov-Smirnov）檢驗(yàn):K－S檢驗(yàn)主要是驗(yàn)證模型對違約對象的區(qū)分能力，通常是在模型預(yù)測全體樣本的信用評分后，將全體樣本按違約與非違約分為兩部分，然后用KS統(tǒng)計量來檢驗(yàn)這兩組樣本信用評分的分布是否有顯著差異。

其他解答：

ROC值一般在0.5-1.0之間。值越大表示模型判斷準(zhǔn)確性越高，即越接近1越好。ROC=0.5表示模型的預(yù)測能力與隨機(jī)結(jié)果沒有差別。
KS值表示了模型將+和-區(qū)分開來的能力。值越大，模型的預(yù)測準(zhǔn)確性越好。一般，KS>0.2即可認(rèn)為模型有比較好的預(yù)測準(zhǔn)確性。

解答：要弄明白ks值和auc值的關(guān)系首先要弄懂roc曲線和ks曲線是怎么畫出來的。其實(shí)從某個角度上來講ROC曲線和KS曲線是一回事，只是橫縱坐標(biāo)的取法不同而已。拿邏輯回歸舉例，模型訓(xùn)練完成之后每個樣本都會得到一個類概率值（注意是類似的類），把樣本按這個類概率值排序后分成10等份，每一份單獨(dú)計算它的真正率和假正率，然后計算累計概率值，用真正率和假正率的累計做為坐標(biāo)畫出來的就是ROC曲線，用10等分做為橫坐標(biāo)，用真正率和假正率的累計值分別做為縱坐標(biāo)就得到兩個曲線，這就是KS曲線。AUC值就是ROC曲線下放的面積值，而ks值就是ks曲線中兩條曲線之間的最大間隔距離。由于ks值能找出模型中差異最大的一個分段，因此適合用于cut_off，像評分卡這種就很適合用ks值來評估。但是ks值只能反映出哪個分段是區(qū)分最大的，而不能總體反映出所有分段的效果，因果AUC值更能勝任。數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)


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