在探索性数据分析里，判断自变量对因变量有无区分度是关键。分正负样本群体观察变量分布差异，以及运用KS检验，都与这一重要问题紧密相关。接下来，让我们深入了解其中的奥妙。
正负样本观察与KS计算
分正负样本群体观察变量分布差异是一个实用的方法。在实际分析中，就像处理信贷数据，我们能通过这种方式初步判断自变量对因变量的影响。而计算KS时，第一步要对变量进行分箱，有等频、等距或自定义距离等方式。这个过程在很多数据分析和风控场景中经常用到。
对于计算KS的分箱步骤，在金融信贷领域应用广泛。工作人员会针对客户的信用数据等变量进行分箱。比如在某银行的信用评估分析中，工作人员就对客户的收入、负债等变量进行有策略的分箱，以便进一步分析其与客户违约情况（因变量）的关系。
策略设定与累积坏账户率
设定策略cutoff是很关键的一步。假设设定为0.65，低于这个值的用户预测为bad会被拒绝，通过查表能知道低于cutoff的cum_bad_rate。以一家小贷公司为例，当设定这个标准后，就能根据数据得知将拒绝约82.75%的坏账户，这有助于公司筛选出优质客户，降低风险。
在信贷业务开展时，策略的合理制定能对风险管控起到重要作用。如果设定的cutoff不合理，可能会导致错过优质客户或者接纳过多风险客户。一些金融机构会根据不同市场环境和自身风险偏好，动态调整cutoff值，以实现风险和收益的平衡。
入模变量检验与区分度
要检验入模变量是否被策略使用，使用重复变量会导致区分度不高。在模型构建中，如果不注意这点，会影响模型的准确性。例如某数据分析团队在构建信用评估模型时，因没有检查入模变量是否重复，结果导致模型的区分效果不佳，无法有效筛选客户。
合理选择入模变量对于提升模型性能至关重要。金融机构在构建风控模型时，会专门派遣专业人员对入模变量进行严格筛选和检验。他们运用各种数据分析方法，确保所选变量的有效性和独立性，从而提高模型对客户违约风险的区分度。
KS曲线图与模型性能差异
将数据可视化能得到KS曲线图，其中横坐标是模型概率分数，纵坐标是百分比。最大KS值是宏观结果，在不同cutoff内取到max时，模型性能有差异。比如在不同的信贷场景下，当cutoff不同时，模型对优质客户和高风险客户的识别能力会发生变化。
在实际应用中，分析人员可以通过观察KS曲线图，深入了解模型在不同阈值下的性能表现。在网络贷款平台，分析人员会根据不同时期的业务需求和风险状况，调整cutoff值，同时观察KS曲线的变化，以优化模型的性能，提高贷款审批的准确性。
风控中y的定义与模型选择
在风控中，y的定义用概率分布衡量更合理，我们倾向于用LR这种概率模型，而非SVM。因为实际风控场景中的风险状况并非非黑即白，采用概率模型更符合实际情况。比如在金融市场波动较大时，概率模型能更灵活地反映风险的变化。
在金融行业的风险评估工作中，越来越多的机构开始采用LR模型。以一家大型保险公司为例，它在评估保险客户的违约风险时，引入了LR模型，通过对各种风险因素的概率分析，能够更精准地评估客户的风险水平，合理制定保险费率。
KS检验与ROC曲线辅助
KS检验可以推断总体分布，也能检验两个经验分布是否服从同一总体分布。如果p - value小于显著水平，可拒绝原假设。在绘制ROC曲线辅助理解KS曲线时，像在处理一批信贷数据时，可以通过统计TPR等指标，进一步分析模型性能。
分析人员会结合KS检验和ROC曲线的结果来评估模型。在一家知名金融科技公司，其风控团队在优化信用评估模型时，就将KS检验和ROC曲线的分析方法相结合，从不同角度评估模型的性能，不断调整模型参数，提高模型对贷款申请客户的风险判断能力。
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