1、基本概念
定义：KS（Kolmogorov-Smirnov）是一种用于衡量模型风险区分能力的统计指标。
计算方式：KS值是通过计算每个阈值下的好坏样本累计分布之间的差值，然后取这些差值中的最大值作为KS值，其公式为：ks = max (\frac {Cum. B_i} {Bad_{total}} – \frac {Cum.G_i} {Good_{total}})，其中Cum. Bi和Cum. Gi分别表示坏样本和好样本的累计数量，Bad total和Good total分别表示坏样本和好样本的总数。
2、主要作用
评估模型风险区分能力：KS值越大，说明模型对好坏样本的区分能力越强，KS值大于0.3被认为是模型具有较好的风险区分能力的标志。
辅助决策：在金融风控等领域，KS值可以帮助决策者判断模型是否能够有效地识别高风险和低风险的样本，从而做出更准确的决策，在贷款审批中，如果一个申请者的KS值较高，说明他被模型判定为高风险的可能性较大，银行可以据此拒绝贷款申请或提高贷款利率。
3、应用场景
金融风控：在信用卡申请、贷款审批等场景中，通过计算KS值来评估申请人的风险等级，帮助金融机构降低风险。
医学研究：在医学研究中，KS检验可以用来比较不同治疗方法的效果，或者评估疾病的预后情况。
市场调研：在市场调研中，KS检验可以用来分析消费者的购买行为和偏好，帮助企业制定更精准的营销策略。
4、局限性
对数据分布敏感：KS检验假设数据是独立同分布的，如果数据不满足这个假设，可能会导致KS值的计算结果不准确。
无法区分不同类型错误：KS值只能反映模型对好坏样本的整体区分能力，无法区分不同类型的错误，如误判和漏判。
KS（Kolmogorov-Smirnov）作为一种重要的统计指标，在多个领域发挥着关键作用，其应用也伴随着一定的局限性，需要结合具体场景和数据特性进行综合考虑。