一文完全理解模型ks指标含义并画出ks曲线（包含代码和详细解释）

KS(Kolmogorov-Smirnov)：KS用于模型风险区分能力进行评估， 指标衡量的是好坏样本累计分部之间的差值。
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。

$$ks=max(\frac{Cum.B_i}{Ba{d}_{total}}-\frac{Cum.G_i}{Goo{d}_{total}})$$

上面是ks的简单介绍，相信大家看了这几句话和一个公式，肯定还是不懂ks到底是个什么。我也是研究了一下，终于搞清楚了ks的具体计算方式。搞清楚了计算方式后，ks的含义自然就清楚了。
下面我会详细讲解实现方法，相信如果你看完本文章，肯定可以理解ks。以下内容均为个人纯手打，难免有些疏漏，如有错误，请大家指出。

本文会介绍两种计算ks的方法：
第一种是我自己手动写代码实现的，可以帮助你理解ks含义；
第二种是sklearn模块里面的roc_curve函数计算，通过第一种方法理解了ks后，实际应用中使用第二种方法，更方便。

ks的计算流程

话不多说，先看代码，后面会解释代码，顺便解释清楚ks含义。

import numpy as np
import pandas as pd


def ks(df, y_true, y_pre, num=10, good=0, bad=1):
    # 1.将数据从小到大平均分成num组
    df_ks = df.sort_values(y_pre).reset_index(drop=True)
    df_ks['rank'] = np.floor((df_ks.index / len(df_ks) * num) + 1)
    df_ks['set_1'] = 1
    # 2.统计结果
    result_ks = pd.DataFrame()
    result_ks['group_sum'] = df_ks.groupby('rank')['set_1'].sum()
    result_ks['group_min'] = df_ks.groupby('rank')[y_pre].min()
    result_ks['group_max'] = df_ks.groupby('rank')[y_pre].max()
    result_ks['group_mean'] = df_ks.groupby('rank')[y_pre].mean()
    # 3.最后一行添加total汇总数据
    result_ks.loc['total', 'group_sum'] = df_ks['set_1'].sum()
    result_ks.loc['total', 'group_min'] = df_ks[y_pre].min()
    result_ks.loc['total', 'group_max'] = df_ks[y_pre].max()
    result_ks.loc['total', 'group_mean'] = df_ks[y_pre].mean()
    # 4.好用户统计
    result_ks['good_sum'] = df_ks[df_ks[y_true] == good].groupby('rank')['set_1'].sum()
    result_ks.good_sum.replace(np.nan, 0, inplace=True)
    result_ks.loc['total', 'good_sum'] = result_ks['good_sum'].sum()
    result_ks['good_percent'] = result_ks['good_sum'] / result_ks.loc['total', 'good_sum']
    result_ks['good_percent_cum'] = result_ks['good_sum'].cumsum() / result_ks.loc['total', 'good_sum']
    # 5.坏用户统计
    result_ks['bad_sum'] = df_ks[df_ks[y_true] == bad].groupby('rank')['set_1'].sum()
    result_ks.bad_sum.replace(np.nan, 0, inplace=True)
    result_ks.loc['total', 'bad_sum'] = result_ks['bad_sum'].sum()
    result_ks['bad_percent'] = result_ks['bad_sum'] / result_ks.loc['total', 'bad_sum']
    result_ks['bad_percent_cum'] = result_ks['bad_sum'].cumsum() / result_ks.loc['total', 'bad_sum']
    # 6.计算ks值
    result_ks['diff'] = result_ks['bad_percent_cum'] - result_ks['good_percent_cum']
    # 7.更新最后一行total的数据
    result_ks.loc['total', 'bad_percent_cum'] = np.nan
    result_ks.loc['total', 'good_percent_cum'] = np.nan
    result_ks.loc['total', 'diff'] = result_ks['diff'].max()
    
    result_ks = result_ks.reset_index()
    
    return result_ks

接下来看一下生成的 result_ks 结果，如下图，代码和结果结合起来看更容易理解：

讲解之前先说一下函数中各个参数的含义。

df 是pandas的DataFrame表，表中必须包含两列：预测值和真实值。
预测值即模型预测的结果，一般为范围在0~1之间的概率值；
真实值是实际的好坏用户的label，一般为0或1，代表着好用户或者坏用户。
本文中使用的df前几列如下图。

y_true是真实值在df表中的列名，此处为“label”；
y_pre是预测值在df表中的列名，此处为“score”；
num是需要分组的数量，具体含义后面会说；
good和bad是真实值中0和1代表的含义，如果好用户用0表示，那么good=0、bad=1，反之亦然。

下面按照代码中的注释分步讲解。

1. 先将df按照score列从小到大进行排序。排序完成后，如果num=10，则将所有的样本划分为10个区间，新增rank列，此列对每个区间从上到下使用1~10个数字标记。为了方便之后求和统计，新增set_1列，此列所有值均为1；
2. 对score列进行统计，group_sum为每个区间的个数，相应的max、min、mean为区间的最大值、最小值和平均值；
3. 在最后新增一行total，进行整列数据的统计；
4. 好用户统计，good_sum列中计算了每个区间的好用户数量，good_percent列中则是每个区间的好用户数占全部好用户数的比例。最重要的是计算good_percent_cum，计算各行的累加值占好用户数量的比例，不理解的话建议搜索cumsum好好看看。其实这里计算的good_percent_cum就是就是在不同阈值下的TPR，true positive rate；
5. 坏用户统计，与好用户计算方法一致，bad_percent_cum计算的是不同阈值下的FPR，false positive rate；
6. diff列中保存bad_percent_cum - good_percent_cum的结果， 两列的差值的最大值即为ks；
7. 最后更新一下total中的内容。

以上就是ks的全部计算步骤，其实结果生成那么多列，大部分都是帮助理解数据结构，真正用于计算的也就是good_percent_cum、bad_percent_cum这两列，ks其实也是max(df['good_percent_cum'] - df['bad_percent_cum'])。ks越大，表示计算预测值的模型区分好坏用户的能力越强。

ks值	含义
> 0.3	模型预测性较好
0,2~0.3	模型可用
0~0.2	模型预测能力较差
< 0	模型错误

ks曲线绘制

import matlibplot.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()

def ks_curve(df, num=10):
    # 防止中文乱码
    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
	
	ks_value = df['diff'].max()
    # 获取绘制曲线所需要的数据
    x_curve = range(num + 1)
    y_curve1 = [0] + list(df['bad_percent_cum'].values[:-1])
    y_curve2 = [0] + list(df['good_percent_cum'].values[:-1])
    y_curve3 = [0] + list(df['diff'].values[:-1])
    # 获取绘制ks点所需要的数据
    df_ks_max = df[df['diff'] == ks_value]
    x_point = [df_ks_max['rank'].values[0], df_ks_max['rank'].values[0]]
    y_point = [df_ks_max['bad_percent_cum'].values[0], df_ks_max['good_percent_cum'].values[0]]
    # 绘制曲线
    plt.plot(x_curve, y_curve1, label='bad', linewidth=2)
    plt.plot(x_curve, y_curve2, label='good', linewidth=2)
    plt.plot(x_curve, y_curve3, label='diff', linewidth=2)
    # 标记ks
    plt.plot(x_point, y_point, label='ks - {:.2f}'.format(ks_value), color='r', marker='o', markerfacecolor='r', markersize=5)
    plt.scatter(x_point, y_point, color='r')
    plt.legend()
    plt.show()
    
    return ks_value

运行下面代码，得到ks曲线图

result_ks = ks(df, 'label', 'score')
ks_curve(result_ks)

roc_curve函数实现

上面说了计算ks其实只用得到关键的两列，而这两列可以通过sklearn.metrics中函数roc_curve直接获取。
下面代码中，ks_value即为ks值。

from sklearn.metrics import roc_curve

fpr, tpr, thresholds= roc_curve(df.label, df.score)
ks_value = max(abs(fpr-tpr))

# 画图，画出曲线
plt.plot(fpr, label='bad')
plt.plot(tpr, label='good')
plt.plot(abs(fpr-tpr), label='diff')
# 标记ks
x = np.argwhere(abs(fpr-tpr) == ks_value)[0, 0]
plt.plot((x, x), (0, ks_value), label='ks - {:.2f}'.format(ks_value), color='r', marker='o', markerfacecolor='r', markersize=5)
plt.scatter((x, x), (0, ks_value), color='r')
plt.legend()
plt.show()

最后，讲另外一种画法。

ks_value = max(abs(fpr-tpr))
# 画图，画出曲线
plt.plot(fpr, tpr)
plt.plot([0,1], [0,1], linestyle='--')
# 标记ks
x = np.argwhere(abs(fpr-tpr) == ks_value)[0, 0]
plt.plot([fpr[x], fpr[x]], [fpr[x], tpr[x]], linewidth=4, color='r')
# plt.scatter((x, x), (0, ks_value), color='r')
plt.xlabel('False positive', fontsize=20)
plt.ylabel('True positive', fontsize=20)
plt.show()

X轴的含义

看两张ks图，X轴的含义其实是区间序号，第一张图划分了10个区间，所以X轴是0~10。
第二个sklearn会根据你的数据大小进行划分区间，这里我使用的数据量比较大，划分了600个区间计算的，所以X轴范围是0~600。

本文引用：
神秘的KS值和GINI系数