求助数据挖掘模型中k-s值问题

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最近看了一个数据挖掘文档,提到如下叙述:国际上用K-S指标来衡量验证结果是否优于期望值，具体标准是，如果K-S大于40%，模型具有较好的预测功能，发展的模型具有成功的应用价值。我对于上叙述中的k-s值不是很懂,具体是如何进行计算,公式是什么,付一个表和图,请大侠们进行对表和图进行解答,让我能深刻理解具体含义,拜托了 267037.doc (29 KB)

2008-11-15 23:16:00 上传

求助数据挖掘模型中k-s值问题

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关键词：数据挖掘模型 数据挖掘 K-S 拜托了 期望值 数据 模型 挖掘

 源于统计学上的Kolmogorov-Smirnov Test
◆ K-S = Sup|F_r – F_n|
        ●  Compares the distributions of Responders and Non-responders
        ●  Determines the degree of separation of responders and non-responders

在数据挖掘中或信用评分中，

K-S值的意义：K-S值越大，表示评分模型能够将“好”、“坏”客户区分开来的程度越大。

K-S 曲线：将所有申请者的信用评分由小到大排列，分别计算每一个分数之下“好”、“坏”帐户累计所占的百分比，再将这两种累计百分比与评分做在同一张图形上，得到K-S曲线。

K-S值：各分数下对应的累计“坏”帐户百分比与累计“好”帐户百分比之差的最

大值。

tyaer 发表于 2008-11-21 21:45
 源于统计学上的Kolmogorov-Smirnov Test ◆ K-S = Sup|F_r – F_n|      & ...

谢谢哦，这下终于理解了

太好了，谢谢，正是我所需要的~~