KS函数

最新推荐文章于 2024-04-22 19:25:09 发布

hongbo.zhai

最新推荐文章于 2024-04-22 19:25:09 发布

阅读量1.1k

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： python函数文章标签： ks python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_19605025/article/details/85005359

python函数专栏收录该内容

0 篇文章

订阅专栏

本文介绍了一种使用sklearn库计算K-Score的方法。K-Score是评估模型预测能力的重要指标之一，通过计算实际正类与预测正类之间的最大差异来衡量模型的区分能力。代码示例展示了如何定义一个ks函数，该函数接受真实标签和预测概率作为输入，并返回K-Score值。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

sklearn内部函数计算ks：

from sklearn import metrics
def ks(y_predicted, y_true):
    label=y_true
    #label = y_true.get_label()
    fpr,tpr,thres = metrics.roc_curve(label,y_predicted,pos_label=1)
    return 'ks',abs(fpr - tpr).max()

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

hongbo.zhai

关注关注

1
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

KS指标及其计算公式及意义

2301_79366435的博客

09-04

3412

它的计算公式简单直观，通过计算累积分布函数的差异得到KS值。使用Python计算KS指标的示例代码可以帮助我们在实际应用中计算KS值，并根据计算结果进行模型评估和选择。KS指标（Kolmogorov-Smirnov test）是一种常用的统计学指标，用于衡量两个概率分布之间的差异程度。本文将介绍KS指标的计算公式及其意义，并提供使用Python计算KS指标的示例代码。当KS值较大时，说明两个概率分布之间存在较大的差异，即它们的预测能力较强；最后，通过计算两个累积分布函数的差异，得到KS值。

python ks值计算_风控模型中的K-S理解以及python实现

weixin_39747293的博客

12-10

1150

笔者在工作中计算单变量的ks值时，发现几个分布不同的变量好y计算的ks值相同，凭借统计直觉，发现一定存在问题，笔者从数据和计算ks代码两个方向进行排除。最后定位到计算使用stats.ks_2samp()函数计算ks值时，如果变量存在缺失值，计算得到ks值有误，下面笔者就来好好梳理一下ks值的前世今生。ks检验介绍笔者刚入门机器学习开始做的例子就是金融场景下风控模型。那时评价模型的好坏就用传统的机器...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

matlab ks挑选样本数据划分

07-28

matlab ks挑选样本数据划分

python风控建模—深入理解风控中的 KS 原理

lghpy的博客

11-22

1539

一、业务背景在金融风控领域，常常使用KS指标来衡量评估模型的区分度（discrimination），这也是风控模型最为追求的指标之一。下面将从区分度概念、KS计算方法、业务指导意义、几何解析、数学思想等角度，对KS进行深入剖析。二、直观理解区分度的概念在数据探索中，若想大致判断自变量x对因变量y有没有区分度，常会将样本分为正负来观察变量的分布差异。那么，如何判断自变量是有用的？直观理解，如果两个分布的重叠部分越小，代表正负样本的差异性越大，自变量就能更好的将正负样本区分开来。具体如图1所示。打个比方

python中的kstest拟合优度检测如何检测自定义函数

weixin_47369852的博客

04-29

1190

其他系统中有的函数可以直接检验，但是自定义的函数怎么检验呢？？K_21M是K分布的参数估计的自定义函数，怎么用ks检测呢？

R语言KS曲线函数

12-04

R语言的KS曲线函数实现，允许文件一次后直接调用函数名即可，参数说明见注释

KStest.rar_K._ks_ks matlab_kstest_kstest matlab

07-15

ks ks_matlab kstest kstest_matlab”进一步强调了关键词，其中“k.”可能是K值的简称，“ks”和“ks_matlab”指的是KS检验，而“kstest”和“kstest_matlab”是MATLAB中的相关函数。 MATLAB的`kstest`函数使用...

Matlab中常见分布函数拟合与KS检验的应用及其实现

04-23

内容概要：本文详细介绍了如何在Matlab中进行常见分布函数的拟合及其KS检验。首先概述了几种常见的概率分布，如正态分布、对数正态分布、伽马分布、威布尔分布、指数分布、瑞利分布和极值分布等。然后通过具体的...

风控IV、AUC、KS python计算代码

暮雨听轩的专栏

07-26

1447

df_temp：数据集，Y：是否逾期标签，feas_list：需要计算IV的变量。2、按月和不同Y 下的 IV计算。

Matlab中常见分布函数拟合与KS检验：概率分布探索及应用

最新发布

08-11

如何在Matlab中进行常见分布函数的拟合以及KS检验的应用。文章从初识各种分布开始，如正态分布、对数正态分布、伽马分布等，接着讲解了如何使用Matlab内置函数fitdist进行分布拟合，并通过实际代码展示了具体操作...

利用Python计算KS的实例详解

01-20

在金融领域中，我们的y值和预测得到的违约概率刚好是两个分布未知的两个分布。好的信用风控模型一般从准确性、稳定性和可解释性来评估模型。一般来说。好人样本的分布同坏人样本的分布应该是有很大不同的，KS正好是有效性指标中的区分能力指标：KS用于模型风险区分能力进行评估，KS指标衡量的是好坏样本累计分布之间的差值。好坏样本累计差异越大，KS指标越大，那么模型的风险区分能力越强。 1、crosstab实现，计算ks的核心就是好坏人的累积概率分布，我们采用pandas.crosstab函数来计算累积概率分布。 2、roc_curve实现，sklearn库中的roc_curve函数计算roc和auc时，

sklearn——逻辑回归、ROC曲线与KS曲线

weixin_30443895的博客

09-25

1501

Python用法kstest函数对正态分布、对数正态分布及Weibull分布进行拟合检验

heng_szh的博客

04-22

1796

KS(Kolmogorov-Smirnow)是针对连续分布的非参数的统计检验方法。分为单样本检验与双样本检验。单样本检验是比较单样本是否符合某个已知分布双样本检验是比较两个数据集的累积分布的相似性。

np.arange()函数

ningbo2016的博客

11-13

9285

np.arange()函数返回一个有终点和起点的固定步长的排列参数个数情况： np.arange()函数分为一个参数，两个参数，三个参数三种情况 1）一个参数时，参数值为终点，起点取默认值0，步长取默认值1。 2）两个参数时，第一个参数为起点，第二个参数为终点，步长取默认值1。 3）三个参数时，第一个参数为起点，第二个参数为终点，第三个参数为步长。其中步长支持小数。 ...

ks计算 python

u010970317的博客

01-18

1746

原文转载于：https://www.jb51.net/article/181802.htm感谢作者在金融领域中，我们的y值和预测得到的违约概率刚好是两个分布未知的两个分布。好的信用风控模型一般从准确性、稳定性和可解释性来评估模型。一般来说。好人样本的分布同坏人样本的分布应该是有很大不同的，KS正好是有效性指标中的区分能力指标：KS用于模型风险区分能力进行评估，KS指标衡量的是好坏样本累计分布之间的差值。好坏样本累计差异越大，KS指标越大，那么模型的风险区分能力越强。 1、crossta..

python计算ks

刘明的博客

07-21

9260

在金融领域中，我们的y值和预测得到的违约概率刚好是两个分布未知的两个分布。好的信用风控模型一般从准确性、稳定性和可解释性来评估模型。一般来说。好人样本的分布同坏人样本的分布应该是有很大不同的，KS正好是有效性指标中的区分能力指标：**KS用于模型风险区分能力进行评估，KS指标衡量的是好坏样本累计分布之间的差值。**好坏样本累计差异越大，KS指标越大，那么模型的风险区分能力越强。 1、crossta...

分类任务评估1——推导sklearn分类任务评估指标

LMTX069的博客

06-19

3873

二分类问题中，准确率、精准率、召回率、F1值、ROC曲线、AUC值都是基于混淆矩阵展开计算的。

Python之Sklearn使用教程