ar值(accuracy ratio)和ks值(kolmogorov-smirnov)主要是為了監控模型的區分能力。
所謂區分能力，以銀行為例，就是判斷乙個客戶或者企業會不會違約，通過模型計算，給出乙個會不會違約的**指標，乙個理想狀態下的模型給出的**指標應該是指標好的客戶違約了，那麼指標差的客戶就一定會違約。這個時候就是模型區分能力最高。
1、ar值
cap曲線
cap曲線(cumulative accuracy profile)通過
2、ks值
假正例（false positive）：**為1，實際為0的樣本
假負例（false negative）:**為0，實際為1的樣本
ks值是衡量排序的累計違約率和非違約率概率密度函式的最大距離。還是以銀行為例子：
tp：**為不違約客戶，實際為不違約客戶；
fn：**為違約客戶，實際為不違約客戶；
fp：**為不違約客戶，實際為違約客戶；
tn：**為違約客戶，實際為違約客戶；
表示所有實際違約客戶中，被**為不違約的客戶的比例。越小越好；
表示所有實際為不違約客戶中，被**為不違約的客戶的比例。越大越好。
通過設定指標的閾值，比如指標大於0.5的視為不違約客戶，小於0.5為違約客戶。或者把0.5改為0.3。分別得到不同的tpr和fpr值對。
那麼。
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...
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