一.概述 KS(Kolmogorov-Smirnov)评价指标,通过衡量好坏样本累计分布之间的差值,来评估模型的风险区分能力. KS.AUC.PR曲线对比: 1)ks和AUC一样,都是利用TPR.FPR两个指标来评价模型的整体训练效果. 2)不同之处在于,ks取的是TPR和FPR差值的最大值,能够找到一个最优的阈值:AUC只评价了模型的整体训练效果,并没有指出如何划分类别让预估的效果达到最好,就是没有找到好的切分阈值. 3)与PR曲线相比,AUC和KS受样本不均衡的影响较小,而PR受其影响较大.…