群体稳定性指标(population stability index),
公式: psi = sum((实际占比-预期占比)/ln(实际占比/预期占比))
举个例子解释下,比如训练一个logistic回归模型,预测时候会有个概率输出p。你测试集上的输出设定为p1吧,将它从小到大排序后10等分,如0-0.1,0.1-0.2,......。
现在你用这个模型去对新的样本进行预测,预测结果叫p2,按p1的区间也划分为10等分。
实际占比就是p2上在各区间的用户占比,预期占比就是p1上各区间的用户占比。
意义就是如果模型跟稳定,那么p1和p2上各区间的用户应该是相近的,占比不会变动很大,也就是预测出来的概率不会差距很大。
一般认为psi小于0.1时候模型稳定性很高,0.1-0.25一般,大于0.25模型稳定性差,建议重做。
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