KS值计算

真阳性率(tpr)，正例算对的，越高越好，
假阳性率(fpr)，正例算错的，越低越好,

一个好的模型应该tpr很高，fpr很低，这种模型识别正例的能力很强，就用 fpr-tpr得到一个值，如果移动阈值，得到fpr和tpr曲线，找在同一个概率下
tpr和fpr最大的差值作为KS((Kolmogorov-Smirnov))值。tpr是0到1,fpr也是,KS最小值 tpr=0,fpr=1，KS=-1，最大值是1，它的取值范围[-1, 1]。

使用python的计算方法：

fpr,tpr,thresholds= roc_curve(y_score, y_test)  # y_score is score of positive label 
ks = max(tpr-fpr)  # Note: tpr and fpr is ndarray
print(ks)

参考：

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原文地址：https://www.cnblogs.com/oaks/p/13963716.html