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，计算过程中已经得到好坏人的累积概率分布，同时我们利用sklearn.metrics.roc_curve来计算ks值

3、ks_2samp实现，调用stats.ks_2samp()函数来计算。链接scipy.stats.ks_2samp¶为ks_2samp()实现源码，这里实现了详细过程

4、直接调用stats.ks_2samp()计算ks

import pandas as pd import numpy as npfrom sklearn.metrics import roc_curvefrom scipy.stats import ks_2samp def ks_calc_cross(data,pred,y_label): ''' 功能: 计算KS值，输出对应分割点和累计分布函数曲线图 输入值: data: 二维数组或dataframe，包括模型得分和真实的标签 pred: 一维数组或series，代表模型得分（一般为预测正类的概率） y_label: 一维数组或series，代表真实的标签（{0,1}或{-1,1}） 输出值: 'ks': KS值，'crossdens': 好坏客户累积概率分布以及其差值gap ''' crossfreq = pd.crosstab(data[pred[0]],data[y_label[0]]) crossdens = crossfreq.cumsum(axis=0) / crossfreq.sum() crossdens['gap'] = abs(crossdens[0] - crossdens[1]) ks = crossdens[crossdens['gap'] == crossdens['gap'].max()] return ks,crossdens def ks_calc_auc(data,pred,y_label): ''' 功能: 计算KS值，输出对应分割点和累计分布函数曲线图 输入值: data: 二维数组或dataframe，包括模型得分和真实的标签 pred: 一维数组或series，代表模型得分（一般为预测正类的概率） y_label: 一维数组或series，代表真实的标签（{0,1}或{-1,1}） 输出值: 'ks': KS值 ''' fpr,tpr,thresholds= roc_curve(data[y_label[0]],data[pred[0]]) ks = max(tpr-fpr) return ks def ks_calc_2samp(data,pred,y_label): ''' 功能: 计算KS值，输出对应分割点和累计分布函数曲线图 输入值: data: 二维数组或dataframe，包括模型得分和真实的标签 pred: 一维数组或series，代表模型得分（一般为预测正类的概率） y_label: 一维数组或series，代表真实的标签（{0,1}或{-1,1}） 输出值: 'ks': KS值，'cdf_df': 好坏客户累积概率分布以及其差值gap ''' Bad = data.loc[data[y_label[0]]==1,pred[0]] Good = data.loc[data[y_label[0]]==0, pred[0]] data1 = Bad.values data2 = Good.values n1 = data1.shape[0] n2 = data2.shape[0] data1 = np.sort(data1) data2 = np.sort(data2) data_all = np.concatenate([data1,data2]) cdf1 = np.searchsorted(data1,data_all,side='right')/(1.0*n1) cdf2 = (np.searchsorted(data2,data_all,side='right'))/(1.0*n2) ks = np.max(np.absolute(cdf1-cdf2)) cdf1_df = pd.DataFrame(cdf1) cdf2_df = pd.DataFrame(cdf2) cdf_df = pd.concat([cdf1_df,cdf2_df],axis = 1) cdf_df.columns = ['cdf_Bad','cdf_Good'] cdf_df['gap'] = cdf_df['cdf_Bad']-cdf_df['cdf_Good'] return ks,cdf_df data = {'y_label':[1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0], 'pred':[0.5,0.6,0.7,0.6,0.6,0.8,0.4,0.2,0.1,0.4,0.3,0.9]} data = pd.DataFrame(data)ks1,crossdens=ks_calc_cross(data,['pred'], ['y_label']) ks2=ks_calc_auc(data,['pred'], ['y_label']) ks3=ks_calc_2samp(data,['pred'], ['y_label']) get_ks = lambda y_pred,y_true: ks_2samp(y_pred[y_true==1], y_pred[y_true!=1]).statisticks4=get_ks(data['pred'],data['y_label'])print('KS1:',ks1['gap'].values)print('KS2:',ks2)print('KS3:',ks3[0])print('KS4:',ks4)

输出结果：

KS1: [ 0.83333333]KS2: 0.833333333333KS3: 0.833333333333KS4: 0.833333333333

当数据中存在NAN数据时，有一些问题需要注意！

例如，我们在原数据中增加了y_label=0，pred=np.nan这样一组数据

data = {'y_label':[1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0],
'pred':[0.5,0.6,0.7,0.6,0.6,0.8,0.4,0.2,0.1,0.4,0.3,0.9,np.nan]}

此时执行

ks1,crossdens=ks_calc_cross(data,['pred'], ['y_label'])

输出结果

KS1: [ 0.83333333]

执行

ks2=ks_calc_auc(data,['pred'], ['y_label'])

将会报以下错误

ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').

执行

ks3=ks_calc_2samp(data,['pred'], ['y_label'])

输出结果

KS3: 0.714285714286

执行

ks4=get_ks(data['pred'],data['y_label'])

输出结果

KS4: 0.714285714286

我们从上述结果中可以看出

三种方法计算得到的ks值均不相同。

ks_calc_cross计算时忽略了NAN，计算得到了数据正确的概率分布，计算的ks与我们手算的ks相同

ks_calc_auc函数由于内置函数无法处理NAN值，直接报错了，所以如果需要ks_calc_auc计算ks值时，需要提前去除NAN值。

ks_calc_2samp计算得到的ks因为searchsorted()函数（有兴趣的同学可以自己模拟数据看下这个函数），会将Nan值默认排序为最大值，从而改变了数据的原始累积分布概率，导致计算得到的ks和真实的ks有误差。

总结

在实际情况下，我们一般计算违约概率的ks值，这时是不存在NAN值的。所以以上三种方法计算ks值均可。但是当我们计算单变量的ks值时，有时数据质量不好，存在NAN值时，继续采用ks_calc_auc和ks_calc_2samp就会存在问题。

解决办法有两个

1. 提前去除数据中的NAN值

2. 直接采用ks_calc_cross计算。

以上这篇利用Python计算KS的实例详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。