【模型 区分度】神秘的KS值和GINI系数

有效性指标中的区分能力指标：

KS(Kolmogorov-Smirnov)：KS用于模型风险区分能力进行评估，
指标衡量的是好坏样本累计分部之间的差值。
好坏样本累计差异越大，KS指标越大，那么模型的风险区分能力越强。

KS的计算步骤如下：
1. 计算每个评分区间的好坏账户数。
2. 计算每个评分区间的累计好账户数占总好账户数比率(good%)和累计坏账户数占总坏账户数比率(bad%)。
3. 计算每个评分区间累计坏账户占比与累计好账户占比差的绝对值（累计good%-累计bad%），然后对这些绝对值取最大值即得此评分卡的K-S值。

·GINI系数:也是用于模型风险区分能力进行评估。
GINI统计值衡量坏账户数在好账户数上的的累积分布与随机分布曲线之间的面积，好账户与坏账户分布之间的差异越大，GINI指标越高，表明模型的风险区分能力越强。

GINI系数的计算步骤如下：
1. 计算每个评分区间的好坏账户数。
2. 计算每个评分区间的累计好账户数占总好账户数比率（累计good%）和累计坏账户数占总坏账户数比率(累计bad%)。
3. 按照累计好账户占比和累计坏账户占比得出下图所示曲线ADC。
4. 计算出图中阴影部分面积，阴影面积占直角三角形ABC面积的百分比，即为GINI系数。