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模型评价指标—KS

一、详细介绍KS 1 什么是KS KS(Kolmogorov-Smirnov):好坏样本之间累计分布的差值(最大值),用于评估模型的风险区分能力。 =Series(ksds.index) ks_index=ks_index.quantile(q=qe) ks_index=np.ceil(ks_index).astype(int) [ksds.ks.idxmax()] print('ks_value is '+ str(np.round(ks_value,4))+' + at pop = '+ str(np.round(ks_pop 得到结果如下: ks_value is 0.354 + at pop = 0.3002 ? ? 三、如何评价KS 我们计算出了模型的KS,那么多少的KS值,模型才是可以使用的? 根据行业内的规范,一般KS值要大于0.2才是一个可用的模型,且KS值越大模型效果越好。 但是,KS值过高,需核验模型是否使用未来变量,要谨慎使用。 具体KS值对应的模型区别能力见下表: ?

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R语言实现KS

PlotKS_N函数返回的结果为一列表,列表中的元素依次为KS最大值、KS取最大值的人数百分位置、KS曲线对象、KS数据框。 <-data.frame(rate_good,rate_bad) df_ks$KS<-df_ks$rate_bad-df_ks$rate_good L<- nrow(df_ks) =0,KS=0,tile=0) df_ks<-rbind(df_0, df_ks) M_KS<-max(df_ks$KS) Pop<-df_ks$tile[which(df_ks$KS ==M_KS)] M_good<-df_ks$rate_good[which(df_ks$KS==M_KS)] M_bad<-df_ks$rate_bad[which(df_ks$KS==M_KS KS最大值 > train_ks$M_KS [1] 0.4492765 2)KS取最大值的人数百分位置 > train_ks$Pop [1] 0.3803191 3)KS曲线对象 > train_ks

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    利用Python计算KS的实例详解

    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 =1]).statistic ks4=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: 0.833333333333 KS3: 0.833333333333 执行 ks3=ks_calc_2samp(data,[‘pred’], [‘y_label’]) 输出结果 KS3: 0.714285714286 执行 ks4=get_ks(data[‘ 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

    2.3K10

    006.ks.cfg文件相关

    一 图形化生成ks.cfg文件 [root@server ~]# yum -y install system-config-kickstart #安装图形化kickstart工具 [root@server #选择全新安装,采用安装的方式(支持CD-ROM、NFS、FTP、HTTP等), 及相关服务器地址和目录。 ? #安装新引导程序,并在主记录MBR上安装引导装载程序 ? 二 ks.cfg文件相关项解析 instal #表示安装系统而不是升级 auth --enableshadow --passalgo=sha512 #系统认证信息 url --url=ftp

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    风控ML | 风控建模的KS

    我将会从下面几个方面来展开讲解一下KSKS的概念 KS的生成逻辑 KS的效果应用 KS的实现 01 KS的概念 KS的全称叫“Kolmogorov-Smirnov“,我知道的是苏联数学家提出来的一个检验方法 02 KS的生成逻辑 KS的生成逻辑公式也是十分简单: 好样本累计占比坏样本累计占比 在风控领域,我们在计算KS前一般会根据我们认为的“正态分布原则”进行分箱,一般来说分成了10份,然后再进行KS的计算 具体的可以看下面的Demo: 我们将数据进行可视化,就可以得到经常看到的KS曲线图,并且从表格or曲线图中可以看到这个模型的KS是0.43。 03 KS的效果应用 KS的值域在0-1之间,一般来说KS是越大越有区分度的,但在风控领域并不是越大越好,到底KS值与风控模型可用性的关系如何,可看下表: 004 KS的实现 首先我们来对上面展示的例子进行 今天我们就先了解清楚一下KS就可以了。

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    一文完全理解模型ks指标含义并画出ks曲线(包含代码和详细解释)「建议收藏」

    ks的计算流程 话不多说,先看代码,后面会解释代码,顺便解释清楚ks含义。 / len(df_ks) * num) + 1) df_ks['set_1'] = 1 # 2.统计结果 result_ks = pd.DataFrame() result_ks '] = df_ks['set_1'].sum() result_ks.loc['total', 'group_min'] = df_ks[y_pre].min() result_ks.loc 运行下面代码,得到ks曲线图 result_ks = ks(df, 'label', 'score') ks_curve(result_ks) roc_curve函数实现 上面说了计算ks其实只用得到关键的两列 下面代码中,ks_value即为ks值。

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    KS检验及其在机器学习中的应用

    KS检验及其在机器学习中的应用 什么是KS检验 Kolmogorov–Smirnov 检验,简称KS检验,是统计学中的一种非参数假设检验,用来检测单样本是否服从某一分布,或者两样本是否服从相同分布。 我们有假设:为此,我们构造KS统计量: 如下图,经验分布函数与目标分布的累积分布函数的最大差值就是我们要求的KS统计量: ? image.png 两样本的KS检验 用同样的思想,我们可以检验「两个样本是否服从同一分布」,此时KS统计量为两样本的经验分布函数的最大差值 ? ks_2samp(data1, data2) Ks_2sampResult(statistic=0.9219219219219219, pvalue=0.0) 这里KS统计量甚至超过了0.9,一般来说, KS统计量超过0.6,就说明模型的分类能力比较强了。

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    UPS配置计算(山特C3KS

    负载功率估算:一般服务器功率为600w,以3台服务器计算所需功率为1800w; UPS功率选择:1800w/0.7=2571VA ,0.7为功率因数,考虑冗余选择3000VA; 电池组配置:以需延时2小时计算

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    Heap-Off_By_One及经典b00ks解析

    Asis_CTF_2016_b00ks 攻击流程图 ? 任意地址读写 ? /b00ks") libc = ELF("/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6") def create(name_size,book_name,desc_size,book_desc blog.csdn.net/qin9800/article/details/104996493 https://finch1.gitee.io/2020/02/02/asis-ctf-2016-b00ks

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    理解逻辑回归中的ROC曲线和KS值「建议收藏」

    例如预测明天的温度,23,24,25度) 分类中比较常用的是二分类(label结果为0或1两种) 2.逻辑回归不是回归 从名字来理解逻辑回归.在逻辑回归中,逻辑一词是logistics [lə’dʒɪstɪks 但是最好的阈值是不能通过这个图知道的,要通过KS曲线得出。 KS曲线的纵轴是表示TPR和FPR的值,就是这两个值可以同时在一个纵轴上体现,横轴就是阈值,,然后在两条曲线分隔最开的地方,对应的就是最好的阈值,也是该模型最好的AUC值,就比如是上图的AUC=0.810 KS值就是max(abs(TPR-FPR)),即:TPR和FPR只差最大的那个值。 /zyq11223/article/details/79085711 ROC曲线与KS曲线的理解 https://www.jianshu.com/p/07577d1f9fff 关于模型检验的ROC值和KS

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    python KS-检验(Kolmogorov-Smirnov test) -- 检验数据是否符合某种分布

    python 检验数据分布,KS-检验(Kolmogorov-Smirnov test) – 检验数据是否符合某种分布 Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况,可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布事,KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高。 在样本量比较小的时候,KS检验最为非参数检验在分析两组数据之间是否不同时相当常用。 KS检验是如何工作的? 如何使用KS检验 在R中可以使用ks.test()函数。

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    ks3c开的nat小鸡解决ftp的PASV端口问题

    ks3c只有一个IP,要再上面开小鸡只能用nat端口转发访问小鸡上的服务。如果要在小鸡上使用ftp服务,就会遇到端口转发的配置问题。

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    绘制KOLMOGOROV-SMIRNOV KS检验图ECDF经验累积分布函数曲线

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    KS-LE Plus冬季版 性能测试 KS-LE Server – Intel Xeon E5-1650v2 – 32GB DDR3 1333MHz 4*2TB硬盘

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    Cobbler(补鞋匠)8步教你自动安装Linux操作系统

    运行 PXE 协议需要设置 DHCP 服务器 和 TFTP 服务器。 使安装程序指向kickstart文件的书写格式如下: ks=ftp://server/dir/file 如:ks=ftp://ftp服务器IP/ks.cfg ks=http://server/dir /file 如:ks=http://http服务器IP/ks.cfg ks=nfs:server:/dir/file 如:ks=nfs:nfs服务器IP:/var/ftp/pub/ks.cfg ks =hd:device:/dir/file 如:ks=hd:sdb1:/kickstar-files/ks.cfg ks=cdrom:/dir/file 如:ks=cdrom:/kickstart-files /ks.cfg 以上有关default配置文件的修改就是通过ftp服务器方式来访问kickstart文件。

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    KVM--基于KickStart 部署Linux虚拟机(五)

    概述 kickstart是一个利用Anconda工具实现服务器自动化安装的方法;通过生成的kickstart配置文件ks.cfg,服务器安装可以实现从裸机到全功能服务的的非交互式(无人值守式 255.255.255.0 --gateway=10.0.91.1 --nameserver=1.1.1.1,8.8.8.8 --hostname test.com --noipv6 #如果局域网内有dhcp服务器 autoindex on; #关闭详细文件大小统计,让文件大小显示MB,GB单位,默认为b; autoindex_exact_size off; #开启以服务器本地时区显示文件修改日期 o loop /kvm/iso/CentOS-7-x86_64-DVD-2009.iso /mnt/iso/ 6、ks.cfg文件 [root@kvm-node1 ks]# ls ks.cfg 7、浏览器访问 [root@kvm-node1 ks]# virsh console vm01 报错问题 测试不通过,通过http测试正常 -x "ks=file:/mnt/ks/ks.cfg console=tty0

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    Linux系统实战——批量无人值守安装操作系统

    1、原理与过程介绍 原理: 利用PXE协议使用服务器通过网络方式启动,后向DHCP服务器请求IP,连接后将服务端的文件下载到本地,执行一系统列的操作 过程: ? 第一步:PXE-client发送请求 将支持PXE启动方式的服务器设置成PXE启动,PEX客户端通过PXE boot ROM以udp的形式发送一个广播包,请求DHCP服务器分配IP地址 第二步:DHCP 、initrd.img等文件) 第四步:TFTP服务器响应请求并传送文件 当TFTP服务器收到请求后,服务器会响应请求并应答请求,之后传送所需的文件给客户端 第五步:PXE-client请求下载自动应答文件 /data/sys/kickstart/ks.cfg #拷贝配置文件 [root@centos6 dhcp]# ll /data/sys/kickstart/ks.cfg -rw------- 1 root /sys/kickstart/ks.cfg [root@centos6 dhcp]# ll /data/sys/kickstart/ks.cfg -rw-r--r-- 1 root root

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    PXE批量部署linux操作系统

    ks文件 ? 4、制作kickstart.cfg文件 为实现系统安装过程的无人值守自动化安装,为了方便实验,以http服务器为基础制作ks文件 1、执行yum -y install system-config-kickstart 2、点击File–>Open File–>root目录–>anaconda-ks.cfg(该ks文件由服务器端系统安装完后生成)–>点击Open载入ks文件。 ? 13、点击File–>Save–>修改文件名为centos-6.5-ks.cfg保存至/var/www/html/centos.ks(本人自定义目录)下 14、编辑/var/www/html/ centos-6.5-ks.cfg,指定repo源到我们的http服务器对应repo源路径 ?

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