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KS和AR值计算逻辑 计算模型的KS和AR指标必须含有模型坏账率的实际值和预测值。其中，实际值为二元变量（1/0）。预测值代表预测的坏账率，通常为分数值（我行零售评分卡分值越高表示坏账率越低，以下指标计算逻辑默认此种代表方式） 计算KS指标逻辑如下： 将所有样本根据分数值从低到高排序（即坏账率从高到低）均分成20组，分别计算20组的实际好样本数、坏样本数、累积好样本数、累积坏样本数、累积好样本数占比、累积坏样本数占比，差值。其中实际好坏样本数分别为改组内的好坏样本数，累积好坏样本数为该组累积的好坏样本数，累积好坏样本数占比为累积好坏样本数占总好坏样本数的比值，差值为累积坏样本数占比减去累计好样本数占比。KS指标为差值绝对值的最大值。计算示例如下： 组别 实际好样本数 实际坏样本数 累积好样本数 累积坏样本数 累计好样本数占比 累积坏样本数占比 差值 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1800 200 1800 200 0.050704 0.4 0.349296 2 1900 100 3700 300 0.104225 0.6 0.495775 3 20 1997 3 35500 500 1 1 0 总体 35500 500 KS= 计算AR值逻辑与KS值类似，以累计好样本数、累积坏样本数分别为曲线坐标的x、y值,首先计算该曲线与x轴围成的面积AUC。第i组梯形面积计算公式为 (yi+y(i-1)*(xi-x(i-1)/2 AUC值为所有梯形面积加和，AR=2*AUC-1。具体计算示例如下： 组别 实际好样本数 实际坏样本数 累积好样本数 累积坏样本数 累计好样本数占比(x) 累积坏样本数占比(y) 梯形面积 0 0 0 0 0 0（x0） 0(y0) 0 1 1800 200 1800 200 0.050704(x1） 0.4(y1) 0.0101408 2 1900 100 3700 300 0.104225(x2) 0.6(y2) 0.0267606 3 20 1997 3
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