模型稳定度指标(population stability index ,PSI)可衡量测试样本及模型开发样本评分的的分布差异，为最常见的模型稳定度评估指针。其实PSI表示的就是按分数分档后，针对不同样本，或者不同时间的样本，population分布是否有变化，就是看各个分数区间内人数占总人数的占比是否有显著变化

PSI小于0.1时候模型稳定性很高，0.1-0.2一般，需要进一步研究，大于0.2模型稳定性差，建议修复。

psi计算公式为：psi = sum(（实际占比-预期占比）* ln(实际占比/预期占比))

示例：

有一个模型主要生成用户分组，输出参数为group01-group10,我们需要统计该模型是否稳定，以验证我们的建模是否合适

第一步：统计总进件量（数据库统计），如总进件量为3400条数据

第二步：将总进件量按区间统计出各分区间量

假如统计出的结果如下：

group01 100

group02 200

group03 300

group04 500

group05 700

group06 800

group07 100

group08 100

group09 500

group10 100

第三步:算出各区间占比（本区间数/总进件数）

实际占比

2.94%

5.88%

8.82%

14.71%

20.59%

23.53%

2.94%

2.94%

14.71%

2.94%

第四步：我们自己有一个期望占比

预期占比

2%

8%

13%

17%

18%

6%

11%

9%

13%

3%

第五步：计算各区间psi并最终进行求和，从结果来看我这个模型应该重做哈哈哈。不过我的预期占比是随便写的，所以才有这个结果。整体的计算流程就是这样了，psi的计算公式为：psi = sum(（实际占比-预期占比）* ln(实际占比/预期占比))