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关于模型检验的ROC值和KS值的异同_ROC曲线和KS值

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请问ROC值和KS值的异同?

关键词:ks值 信用评分模型评分模型ks值计算方法
按我的理解,ROC曲线是累计坏占比曲线(图中蓝色曲线)下面的面积(>0.5),KS值是累计坏占比曲线-累计好占比曲线差值(图中红色曲线)的最大值。实际上他们都是一样的?
不知道我的理解是否有误?谢谢!
关于模型检验的ROC值 和 KS值的异同


精彩解答:

ROC(Receiver Operating Characteristic Curve):接受者操作特征曲线。

ROC曲线及AUC系数主要用来检验模型对客户进行正确排序的能力。ROC曲线描述了在一定累计好客户比例下的累计坏客户的比例,模型的分别能力越强,ROC曲线越往左上角靠近。AUC系数表示ROC曲线下方的面积。AUC系数越高,模型的风险区分能力越强。
KS(Kolmogorov-Smirnov)检验:K-S检验主要是验证模型对违约对象的区分能力,通常是在模型预测全体样本的信用评分后,将全体样本按违约与非违约分为两部分,然后用KS统计量来检验这两组样本信用评分的分布是否有显著差异。


其他解答:

ROC值一般在0.5-1.0之间。值越大表示模型判断准确性越高,即越接近1越好。ROC=0.5表示模型的预测能力与随机结果没有差别。
KS值表示了模型将+和-区分开来的能力。值越大,模型的预测准确性越好。一般,KS>0.2即可认为模型有比较好的预测准确性。


解答:要弄明白ks值和auc值的关系首先要弄懂roc曲线和ks曲线是怎么画出来的。其实从某个角度上来讲ROC曲线和KS曲线是一回事,只是横纵坐标的取法不同而已。拿逻辑回归举例,模型训练完成之后每个样本都会得到一个类概率值(注意是类似的类),把样本按这个类概率值排序后分成10等份,每一份单独计算它的真正率和假正率,然后计算累计概率值,用真正率和假正率的累计做为坐标画出来的就是ROC曲线,用10等分做为横坐标,用真正率和假正率的累计值分别做为纵坐标就得到两个曲线,这就是KS曲线。AUC值就是ROC曲线下放的面积值,而ks值就是ks曲线中两条曲线之间的最大间隔距离。由于ks值能找出模型中差异最大的一个分段,因此适合用于cut_off,像评分卡这种就很适合用ks值来评估。但是ks值只能反映出哪个分段是区分最大的,而不能总体反映出所有分段的效果,因果AUC值更能胜任。

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