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2018-11-23 阅读量: 1297
Kolomogorov Smirnov图表

KS或Kolmogorov-Smirnov图表测量分类模型的性能。更准确地说,KS是衡量正负分布之间分离程度的指标。如果分数将人口分成两个独立的组,其中一组包含所有正数而另一组包含所有负数,则KS为100。

另一方面,如果模型不能区分正面和负面,那么就好像模型从总体中随机选择案例。KS将为0.在大多数分类模型中,KS将介于0和100之间,并且值越高,模型在分离正面和负面情况时越好。

对于手头的情况,以下是表格:

我们还可以绘制%Cumulative Good和Bad以查看最大分离。以下是一个示例图:

到目前为止所涵盖的指标主要用于分类问题。直到这里,我们了解了混淆矩阵,升力和增益图表以及kolmogorov-smirnov图表。让我们继续学习一些更重要的指标。

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