什么是AR,KS,怎么计算。

发布网友发布时间：2024-06-03 13:38

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热心网友时间：2024-06-03 13:59

深入解析AR与KS：模型区分能力的两大指标

在评估模型性能时，AR值（Accuracy Ratio）和KS值（Kolmogorov-Smirnov Statistic）是关键的衡量工具，它们主要关注模型在区分不同类别的能力。想象一下，银行要预测客户是否会违约，理想情况下，模型应能精准地将高风险客户与低风险客户区分开来。

1、AR值：CAP曲线的透视

AR值通过CAP曲线（Cumulative Accuracy Profile）展现，曲线上的每个点（如(0.1, 0.3)）揭示了排序中表现最差的10%客户中，有多少实际违约了。这个曲线越高，模型在区分能力上就越优秀。

2、KS值：评估真假错漏

在违约预测中，我们区分了几个关键概念：

假正例（False Positive）: 预测为违约但实际未违约的客户
假负例（False Negative）: 预测为未违约但实际违约的客户

KS值则是衡量实际违约客户中被错误预测为非违约的比例，以及实际未违约客户中被正确预测的比例。越小的KS值意味着模型在区分违约和非违约时更加准确。通过调整预测阈值，比如从0.5调整至0.3，我们可以得到一系列不同的True Positive Rate (TPR)和False Positive Rate (FPR)组合，进一步优化模型的表现。

总结来说，AR值和KS值都是模型性能的精细度量，它们帮助我们理解模型在预测结果中的区分力，以及在实际应用中的可靠程度。通过调整这两个指标，我们可以不断优化模型，提升其在实际场景中的区分能力和预测准确性。