模型的 PSI（Population Stability Index） |
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模型的 PSI（Population Stability Index）
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PSI（Population Stability Index）是一种用于评估两个数据集或时间点之间的分布变化的指标。它常用于监测模型在不同时间段或不同群体上的稳定性。PSI的计算基于两个分布的累积分布函数（CDF）之间的差异。 在模型监测和评估的背景下，通常将 PSI 用于检测模型在不同时间点或群体上的预测稳定性，尤其是在评估模型在生产环境中的性能变化时。 PSI的计算步骤如下： 分箱（Binning）： 将数据按照预测概率或分数等进行分箱。分箱的目的是为了计算每个箱中的观测数和观测比例。计算累积分布函数（CDF）： 对于每个数据集或时间点，计算每个箱的累积分布函数，得到累积分布百分比。计算PSI： 对于每个箱，计算两个时间点或群体之间的CDF差异，然后将这些差异进行累加，得到总的PSI。
其中： N 是分箱的数量。P1i 是时间点或群体1中第i个箱的累积分布比例。P0i 是时间点或群体0中第i个箱的累积分布比例。PSI的值越大，表示两个时间点或群体之间的分布变化越大，模型在不同时间点或群体上的预测稳定性越差。通常，PSI的阈值可以根据具体问题的要求和业务场景来确定。 在 scikit-learn 中，目前并没有专门用于计算 Population Stability Index (PSI) 的内置函数。计算 PSI 通常需要自定义代码，以下是一个简单的 Python 示例代码，用于计算两个分布之间的 PSI 值： import numpy as np from scipy.stats import norm def calculate_psi(expected, actual, bins=10): # 分箱 expected_bins = np.histogram(expected, bins=bins)[0] actual_bins = np.histogram(actual, bins=bins)[0] # 计算累积分布函数（CDF） expected_cdf = np.cumsum(expected_bins) / np.sum(expected_bins) actual_cdf = np.cumsum(actual_bins) / np.sum(actual_bins) # 计算 PSI psi = np.sum((actual_cdf - expected_cdf) * np.log(actual_cdf / expected_cdf)) return psi # 示例用法 expected_distribution = np.random.normal(0, 1, 1000) actual_distribution = np.random.normal(0.2, 1.2, 1000) psi_value = calculate_psi(expected_distribution, actual_distribution) print("PSI:", psi_value)上述代码中，calculate_psi 函数接受两个分布（expected 和 actual），并计算它们之间的 PSI 值。你可以根据实际情况调整分箱数量（bins 参数），以满足你的需求。 请注意，PSI 的计算方法可能因具体业务场景而异，上述示例代码仅提供了一种通用的计算方法。在实际应用中，你可能需要根据具体情况进行调整。 |
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