ks代码助解
代码实现:
data_test_2 = {'gd':[1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0],'score':[1,2,0,2,2,7,4,5,4,0,4,18,np.nan]}
data_test_2 = pd.DataFrame(data_test_2) def ks_calc_cross(data,var_col,y_col):
'''
功能: 计算KS值,输出对应分割点和累计分布
输入值:-
输出值:
'ks': KS值,'crossdens': 好坏人累积概率分布以及其差值gap
'''
ks_df1 = pd.crosstab(data[var_col],data[y_col])
print(ks_df1)
print(ks_df1.cumsum(axis=0))
print(ks_df1.sum())
ks_df2 = ks_df1.cumsum(axis=0) / ks_df1.sum()
print(ks_df2)
ks_df2['gap'] = abs(ks_df2[0] - ks_df2[1])
ks = ks_df2['gap'].max()
return ks ks_value = ks_calc_cross(data_test_2, 'score', 'gd')
print(ks_value)
gd 0 1
score
0.0 1 1
1.0 0 1
2.0 0 3
4.0 3 0
5.0 1 0
7.0 0 1
18.0 1 0
gd 0 1
score
0.0 1 1
1.0 1 2
2.0 1 5
4.0 4 5
5.0 5 5
7.0 5 6
18.0 6 6
gd
0 6
1 6
dtype: int64
gd 0 1
score
0.0 0.166667 0.166667
1.0 0.166667 0.333333
2.0 0.166667 0.833333
4.0 0.666667 0.833333
5.0 0.833333 0.833333
7.0 0.833333 1.000000
18.0 1.000000 1.000000
0.666666666667 庖丁解牛:
import pandas as pd
import numpy as np data_test_2 = {'gd':[1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0],'score':[1,2,0,2,2,7,4,5,4,0,4,18,np.nan]}
data_test_2 = pd.DataFrame(data_test_2)
data_test_2
ks_df1 = pd.crosstab(data_test_2['score'],data_test_2['gd'])
ks_df1
ks_df1.cumsum(axis=0)
ks_df1.sum()
ks_df2 = ks_df1.cumsum(axis=0) / ks_df1.sum()
ks_df2
ks_df2['gap'] = abs(ks_df2[0] - ks_df2[1])
ks_df2
ks_df2['gap'].max()
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