原創： 慄老師 金科應用研院
關於判斷邏輯回歸模型的分別能力，我們前面已經介紹了基尼係數和roc曲線，今天我們來介紹一下ks曲線。ks曲線主要體現了模型對違約物件的區分能力，通常是在模型**全體樣本的評分後，將全體樣本按好客戶（未逾期）和壞客戶（逾期）分為兩部分，然後用ks統計量來檢驗這兩組樣本評分的分布是否有顯著差異。
ks曲線的橫座標是將所有樣本的評分結果從小到大排序後等分為10組，縱座標是好客戶和壞客戶的累積比率。舉個栗子：
和前面介紹roc曲線時一樣，由於將評分結果相等的的樣本都劃分為了一組，因此每一組的樣本數並不完全相等。第i組的好客戶累積個數等於前i組好客戶個數的總和，好客戶累積比率等於好客戶累積個數佔好客戶總個數的比值，壞客戶同理。
這樣，有了好客戶和壞客戶的累積比率，我們就可以畫出ks曲線了：
上表中的差值指的是壞客戶和好客戶的累積比率之間的差值，ks值（統計量）值的就是差值中的最大值，反映了模型區分好壞客戶的能力。值越大，模型的**準確性越好。
不難發現，ks曲線中的所謂「累積比率」其實就是roc曲線中的tpr和fpr。roc曲線以fpr為橫軸，tpr為縱軸，而ks曲線以閾值為橫軸，tpr、fpr為縱軸。所以說，從某種角度看，roc曲線和ks曲線其實是一回事。
附上r**：
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ks 曲線 ROC曲線與KS曲線的理解
roc曲線 roc曲線是評判乙個模型好壞的標準，有兩個值要知道，fpr 假正率 和tpr 真正率 roc曲線就是以這兩個值為座標軸畫的。比如邏輯回歸得到的結果是概率，那麼就要取閾值來劃分正負，這時候，每劃乙個閾值，就會產生一組fpr和tpr的值，然後把這組值畫成座標軸上的乙個點，這樣，當選取多組閾值...
ks 曲線 R語言計算KS值 繪製KS曲線
將 封裝在函式plotks n裡，pred var是 結果，可以是評分或概率形式 labels var是好壞標籤，取值為1或0，1代表壞客戶，0代表好客戶 descending用於控制資料按違約概率降序排列，如果pred var是評分，則descending 0，如果pred var是概率形式，則d...
ks 曲線 R語言實現KS曲線
將 封裝在函式plotks n裡，pred var是 結果，可以是評分或概率形式 labels var是好壞標籤，取值為1或0，1代表壞客戶，0代表好客戶 descending用於控制資料按違約概率降序排列，如果pred var是評分，則descending 0，如果pred var是概率形式，則d...