模型稳定度指标PSI

 群体稳定性指标PSI(Population Stability Index)是衡量模型的预测值与实际值偏差大小的指标。

PSI = sum（（实际占比-预期占比）* ln（实际占比/预期占比））

举例：

比如训练一个logistic回归模型，预测时候会有个概率输出p。
测试集上的输出设定为p1吧，将它从小到大排序后10等分，如0-0.1,0.1-0.2,......。
现在用这个模型去对新的样本进行预测，预测结果叫p2，按p1的区间也划分为10等分。
实际占比就是p2上在各区间的用户占比，预期占比就是p1上各区间的用户占比。
意义就是如果模型跟稳定，那么p1和p2上各区间的用户应该是相近的，占比不会变动很大，也就是预测出来的概率不会差距很大。

一般认为PSI小于0.1时候模型稳定性很高，0.1-0.25一般，大于0.25模型稳定性差，建议重做。

PS：除了按概率值大小等距十等分外，还可以对概率排序后按数量十等分，两种方法计算得到的psi可能有所区别但数值相差不大。

 

 

总结

以上是生活随笔为你收集整理的模型稳定度指标PSI的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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