分计算iv值_一文读懂评分卡的IV、KS、AUC、GINI指标

前言：

当一张评分卡构建完成时，筛选出一组特征生成了分数，我们会想要知道这个分数是否靠谱，即是否可以依赖这个分数将好坏客户区分开来，这个时候就需要评判评分卡有效性的指标。

测量评分卡好坏区分能力的指标有许多，本文就为大家介绍几个常用的定量指标：

1. 散度(分数为连续函数)与信息比率(IV);

2. KS值

在这篇文章当中，花了极大的笔墨从数学的角度证明了KS值的存在性和函数性质问题：

• 为什么F(s|B)为凹函数、F(s|G)为凸函数？

• 为什么F(s|B)-F(s|G)存在极大值(最大值)？

• 为什么F(s|B)曲线在F(s|G)曲线之上？

3. ROC曲线、AUROC值与GINI系数。

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一、 散度与IV值

1.1 散度

散度为信息比率的连续版本。而评分卡分数是基于有限样本计算出的分数分布，并不一定是完全连续函数，所以就衍生出了离散版本的散度----信息比率IV。