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KS（Kolmogorov-Smirnov）是一个常用于评估二分类模型性能的指标，它衡量了正负样本累计分布之间的差值，KS指标反映了模型对好坏样本的区分能力，其计算公式为：
\[ KS = \max(\text{Cumulative positive rate} - \text{Cumulative negative rate}) \]
Cumulative positive rate是累积正样本的比例，Cumulative negative rate是累积负样本的比例，KS指标越大，说明模型的区分能力越强，在实际应用中，通常会将KS值与某个阈值进行比较，以判断模型的性能是否满足要求，KS值大于0.3表示模型预测性较好，0.2~0.3表示模型可用，小于0.2则表示模型预测能力较差。
以下是关于KS指标的两个常见问题及解答：
1、如何计算KS指标？
答：计算KS指标需要先得到模型的预测结果和真实标签，然后将样本按照预测概率从高到低排序，并均分成若干组，计算每组中的逾期客户数量占比和正常客户数量占比，以及累计逾期客户数量占比和累计正常客户数量占比，找到累计占比差值绝对值最大的数，即为所求的KS值。
2、KS指标有哪些局限性？
答：尽管KS指标在评估模型性能方面具有一定的优势，但它也存在一些局限性，KS指标只考虑了模型对好坏样本的区分能力，而没有考虑模型的预测准确性，KS指标对于数据分布不均匀或存在异常值的情况可能不太敏感，在使用KS指标评估模型性能时，需要结合其他指标和实际情况进行综合分析。
KS指标是一种常用的评估二分类模型性能的指标，它通过衡量正负样本累计分布之间的差值来反映模型的区分能力，在实际应用中，需要结合其他指标和实际情况进行综合分析，以更全面地评估模型的性能。