模型评估：K-S值和AUC的区别
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主讲内容：docker/kubernetes 云原生技术，大数据架构，分布式微服务，自动化测试、运维。
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课程简介：
第一章 熟悉Linux环境
1、Win10安装Ubuntu18.04双系统
2、熟悉Linux常用工具和命令
第二章 熟悉Docker
3、安装配置Docker
4、Docker命令实践
5、Dockerfile文件编写
6、常用镜像部署
第三章 熟悉Kubernetes
7、kubernetes架构和部署
8、熟悉kubectl命令使用
9、k8s应用部署实践（上）
10、k8s应用部署实践（下）
第四章 熟悉Helm
11、Helm安装配置
12、熟悉Helm应用书写规则
13、编写自己的Helm应用
（原创作者：陈玓玏）
在模型建立之后，必须对模型的效果进行评估，因为数据挖掘是一个探索的过程，评估-优化是一个永恒的过程。在分类模型评估中，最常用的两种评估标准就是K-S值和AUC值。
可能有人会问了，为什么不直接看正确率呢？你可以这么想，如果一批样本中，正样本占到90%，负样本只占10%，那么我即使模型什么也不做，把样本全部判定为正，也能有90%的正确率咯？所以，用AUC值够保证你在样本不均衡的情况下也能准确评估模型的好坏，而K-S值不仅能告诉你准确与否，还能告诉你模型对好坏客户是否有足够的区分度。
下面分别看两种评估指标的概念。
一、ROC曲线和AUC值
在逻辑回归、随机森林、GBDT、XGBoost这些模型中，模型训练完成之后，每个样本都会获得对应的两个概率值，一个是样本为正样本的概率，一个是样本为负样本的概率。把每个样本为正样本的概率取出来，进行排序，然后选定一个阈值，将大于这个阈值的样本判定为正样本，小于阈值的样本判定为负样本，然后可以得到两个值，一个是真正率，一个是假正率。
真正率即判定为正样本且实际为正样本的样本数/所有的正样本数，假正率为判定为正样本实际为负样本的样本数/所有的负样本数。每选定一个阈值，就能得到一对真正率和假正率，由于判定为正样本的概率值区间为[0,1]，那么阈值必然在这个区间内选择，因此在此区间内不停地选择不同的阈值，重复这个过程，就能得到一系列的真正率和假正率，以这两个序列作为横纵坐标，即可得到ROC曲线了。而ROC曲线下方的面积，即为AUC值。
对于AUC值，也许有一个更直观的理解，那就是，在按照正样本概率值对所有样本排序后，任意选取一对正负样本，正样本排在负样本之前的概率值，即为AUC值。也就是说，当所有的正样本在排序后都能排在负样本之前时，就证明所有的样本都被正确分类了，此时的AUC值也会为1。那么AUC值也就很好算了，如果有N个负样本，其中正样本有M个，那么可取的所有带正样本的样本对数对于排在第一位的正样本来说，有M+N-1个，但其中包含M-1对（正，正）的样本，而对于后面所有的正样本而言，能够取到的正样本概率大于负样本对数肯定小于其位置-1。
二、K-S曲线
K-S曲线其实数据来源和本质和ROC曲线是一致的，只是ROC曲线是把真正率和假正率当作横纵轴，而K-S曲线是把真正率和假正率都当作是纵轴，横轴则由选定的阈值来充当。
下面这一段解释得更详细的K-S和AUC的区别是参考的这篇博客：
https://blog.csdn.net/sinat_30316741/article/details/80018932
由于ks值能找出模型中差异最大的一个分段，因此适合用于cut_off，像评分卡这种就很适合用ks值来评估。但是ks值只能反映出哪个分段是区分最大的，而不能总体反映出所有分段的效果，因果AUC值更能胜任。
ROC值一般在0.5-1.0之间。值越大表示模型判断准确性越高，即越接近1越好。ROC=0.5表示模型的预测能力与随机结果没有差别。
KS值表示了模型将+和-区分开来的能力。值越大，模型的预测准确性越好。一般，KS>0.2即可认为模型有比较好的预测准确性。
好了，引用结束。
K-S值一般是很难达到0.6的，在0.2~0.6之间都不错。一般如果是如果负样本对业务影响极大，那么区分度肯定就很重要，此时K-S比AUC更合适用作模型评估，如果没什么特别的影响，那么用AUC就很好了。
三、KS的计算和曲线绘制
代码如果要用，最好自己改改，因为这个数据格式是我自己用的，计算方式也是跟数据格式有关系的，工作中用的可能不一样，所以最好是自己根据自己的写一个，这个也只是我根据自己的数据格式来写的，重要的是思路，不是代码本身。而且我画的曲线是折线，最好是自己考虑写一个平滑曲线的。
import matplotlib.pyplot as plt
#第一个参数是模型的预测值，第二个参数是模型的真实值
def draw_ks_curve(predict_result,true_result):
tpr_list = [] #存放真正率数据
fpr_list = [] #存放假正率数据
dif_list = [] #存放真假正率差值
max_ks_dot = []
for i in np.arange(0,1.1,0.1):
tpr = 0
fpr = 0
for j in range(len(predict_result)):
if list(predict_result[j])[0]>i and true_result[j]==1:
tpr = tpr+1
tpr_list.append(tpr)
if list(predict_result[j])[0]>i and true_result[j]==0:
fpr = fpr+1
fpr_list.append(fpr)
tpr = tpr/sum(true_result)
fpr = fpr/(len(true_result)-sum(true_result))
fig = plt.figure(num=1, figsize=(15, 8),dpi=80) #开启一个窗口，同时设置大小，分辨率
plt.plot(np.arange(0,1,0.1),tpr_list)
plt.plot(np.arange(0,1,0.1),fpr_list)