KS即Kolmogorov-Smirnov，是一种用于评估模型风险区分能力的指标。它衡量的是好坏样本累计分布之间的差值，差值越大，模型的风险区分能力越强。
一、定义
KS（Kolmogorov-Smirnov）是一个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指标反映了模型预测结果与实际结果之间的差异程度。
二、计算方法
1、数据准备：需要有一组包含预测值和真实标签的数据，预测值通常是模型输出的概率或分数，表示样本属于某个类别的可能性；真实标签则是样本的实际类别标识。
2、排序分组：将数据按照预测值进行排序，并划分为若干组（如等频分组或等宽分组）。
3、计算累计比例：对于每个分组，计算好样本（正样本）和坏样本（负样本）的累计比例。
4、求差值：计算每个分组中好样本和坏样本累计比例的差值。
5、取最大值：在所有分组的差值中取最大值，即为KS值。
三、应用场景
KS指标在多个领域都有广泛的应用，包括但不限于：
1、信贷风控：评估借款人违约风险，帮助金融机构制定贷款策略。
2、欺诈检测：识别潜在的欺诈行为，保护企业免受经济损失。
3、医疗诊断：评估疾病预测模型的性能，辅助医生做出更准确的诊断决策。
四、与其他相关指标的关系
1、AUC（Area Under the Curve）：AUC是ROC曲线下的面积，用于衡量模型整体的分类性能，KS指标可以看作是AUC的一种特殊形式，当ROC曲线为直线时，KS值等于AUC值的一半，两者都反映了模型对不同类别样本的区分能力，但AUC更侧重于整体性能，而KS则更关注最优点的区分效果。
2、F1 Score：F1 Score是精确率和召回率的调和平均数，用于衡量模型在不平衡数据集上的性能，与KS指标相比，F1 Score更注重模型在特定阈值下的表现，而KS则提供了一种更全面的评估方式。
KS指标通过衡量正负样本累计分布的差异来评估模型的分类性能，它在多个领域有着广泛的应用，并且与其他相关指标如AUC和F1 Score等共同构成了评估模型性能的重要工具集。
