今天跟大家分享的是：K-s曲線(xiàn)，直接上干貨。

一、K-s曲線(xiàn)是什么

K-s全稱(chēng)：Kolmogorov-Smirnov，中文名叫做洛倫茲曲線(xiàn)，Ks經(jīng)常被用于模型風(fēng)險(xiǎn)區(qū)分能力進(jìn)行評(píng)估， 指標(biāo)衡量的是好壞樣本累計(jì)分部之間的差值。好壞樣本累計(jì)差異越大，Ks指標(biāo)越大，那么模型的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)分能力越強(qiáng)。

K-s曲線(xiàn)的數(shù)據(jù)來(lái)源和本質(zhì)是與ROC曲線(xiàn)是一致的，只不過(guò)ROC曲線(xiàn)是將真正類(lèi)率和假正類(lèi)率作為橫縱軸，K-s曲線(xiàn)則是把真正率和假正率都當(dāng)作是縱軸，橫軸為選定的閾值。

簡(jiǎn)單來(lái)理解就是：K-s曲線(xiàn)是兩條線(xiàn)，橫軸是閾值，縱軸是TPR與FPR的值，值范圍[0.1] 。TPR與FPR這兩條曲線(xiàn)之間相距最遠(yuǎn)的地方對(duì)應(yīng)的閾值，為最能劃分模型的閾值。

下面來(lái)解釋以下TPR與FPR：

TPR：真正類(lèi)率(true positive rate), 計(jì)算公式為T(mén)PR=TP/ (TP+ FN)，刻畫(huà)的是分類(lèi)器所識(shí)別出的 正實(shí)例占所有正實(shí)例的比例。

FPR：假正類(lèi)率(false positive rate),計(jì)算公式為FPR= FP / (FP + TN)，計(jì)算的是分類(lèi)器錯(cuò)認(rèn)為正類(lèi)的負(fù)實(shí)例占所有負(fù)實(shí)例的比例。

其中：

TP：真實(shí)為1且預(yù)測(cè)為1的數(shù)目

FN：真實(shí)為1且預(yù)測(cè)為0的數(shù)目

FP：真實(shí)為0的且預(yù)測(cè)為1的數(shù)目

TN：真實(shí)為0的且預(yù)測(cè)為0的數(shù)目

K-S值計(jì)算公式：K-S=max(TPR-FPR)

K-S值<0.2.一般認(rèn)為模型沒(méi)有區(qū)分能力。

K-S值[0.2.0.3],模型具有一定區(qū)分能力，勉強(qiáng)可以接受

K-S值[0.3.0.5],模型具有較強(qiáng)的區(qū)分能力。

K-S值大于0.75.往往表示模型有異常。

二、K-s曲線(xiàn)繪制

import matplotlib.pyplot as plt
#第一個(gè)參數(shù)是模型的預(yù)測(cè)值，第二個(gè)參數(shù)是模型的真實(shí)值
def draw_ks_curve(predict_result,true_result):
    tpr_list = []  #存放真正率數(shù)據(jù)
    fpr_list = []  #存放假正率數(shù)據(jù)
    dif_list = []  #存放真假正率差值
    max_ks_dot = []
    
    for i in np.arange(0,1.1,0.1):
        tpr = 0
        fpr = 0
        for j in range(len(predict_result)):
            if list(predict_result[j])[0]>i and true_result[j]==1:
               tpr = tpr+1
               tpr_list.append(tpr)
            if list(predict_result[j])[0]>i and true_result[j]==0:
               fpr = fpr+1
               fpr_list.append(fpr)
        tpr = tpr/sum(true_result)
        fpr = fpr/(len(true_result)-sum(true_result))
    fig = plt.figure(num=1, figsize=(15, 8),dpi=80)     #開(kāi)啟一個(gè)窗口，同時(shí)設(shè)置大小，分辨率
    plt.plot(np.arange(0,1,0.1),tpr_list)
    plt.plot(np.arange(0,1,0.1),fpr_list)

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