python 曲线分析_大数据分析之Python计算KS值并绘制KS曲线

好的，我明白了。关于你的问题，计算KS值和绘制KS曲线是大数据分析中常用的方法，Python也提供了相应的库来实现。下面是一些示例代码，可以用来计算KS值和绘制KS曲线。

首先，我们需要导入相关的库：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

接下来，我们需要读入数据，假设数据存在一个名为"data"的DataFrame中，其中包含了预测值和真实值两列：

pred = data['pred']
true = data['true']

然后，我们可以使用scipy库中的stats模块来计算KS值：

ks = stats.ks_2samp(pred[true == 1], pred[true != 1]).statistic

这里，我们使用了ks_2samp函数来计算KS值，其中第一个参数是预测值中真实值为1的样本，第二个参数是预测值中真实值不为1的样本。函数返回的是KS值。

最后，我们可以使用matplotlib库来绘制KS曲线：

fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(true, pred)
ks = max(tpr-fpr)
plt.plot(thresholds, 1.-fpr, label='False Positive Rate')
plt.plot(thresholds, tpr, label='True Positive Rate')
plt.plot(thresholds, tpr-fpr, label='KS curve (KS=%0.2f)' % ks)
plt.xlabel('Threshold')
plt.legend(loc='best')
plt.show()

这里，我们使用roc_curve函数来计算真正率和假正率，然后根据不同的阈值绘制出KS曲线。函数返回的是三个数组，分别是假正率、真正率和阈值。我们可以从中计算出KS值。

这就是使用Python计算KS值并绘制KS曲线的方法。希望能对你有所帮助！