polygamma函数里面计算的psi值是风控模型里面评估模型稳定性指标的psi吗
时间: 2023-05-30 21:04:51 浏览: 72
不是。Polygamma函数中的psi值指的是二阶导数的特殊函数,用于计算伽玛函数的高阶导数。而风控模型中的psi值指的是预测值和实际值之间差异的度量,用于评估模型在不同样本上的稳定性。这两个概念没有直接关系。
相关问题
python里面有什么函数可以用来计算风控模型中的psi值呢
Python中可以使用以下函数来计算风险控制模型中的PSI值:
1. `scipy.stats.ks_2samp()`:它是一个Kolmogorov-Smirnov(KS)测试函数,用于比较两个概率分布的相似性。可以使用此函数来计算PSI值。
2. `numpy.histogram()`:它是用于计算频率分布的函数。可以使用此函数来计算每个分箱的频率。
3. `numpy.cumsum()`:它是用于计算累加和的函数。可以使用此函数来计算每个分箱的累计频率。
4. `numpy.abs()`:它是用于计算绝对值的函数。可以使用此函数来计算每个分箱的PSI值。
5. `numpy.sum()`:它是用于计算数组元素总和的函数。可以使用此函数来计算所有分箱的PSI值之和。
下面是一个示例代码,用于计算两个数据集之间的PSI值:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import ks_2samp
def calculate_psi(expected, actual, bins=10):
# 计算每个分箱的期望频率和实际频率
bins_expected = np.histogram(expected, bins=bins)[0]
bins_actual = np.histogram(actual, bins=bins)[0]
# 计算每个分箱的累计期望频率和累计实际频率
cum_expected = np.cumsum(bins_expected)
cum_actual = np.cumsum(bins_actual)
# 计算每个分箱的PSI值,并将所有分箱的PSI值求和
psi = np.sum(np.abs(cum_expected / np.sum(bins_expected) - cum_actual / np.sum(bins_actual)) *
np.log((cum_expected / np.sum(bins_expected)) / (cum_actual / np.sum(bins_actual))))
return psi
# 示例数据
expected_data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
actual_data = [0.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5, 6.5, 7.5, 8.5, 9.5, 11]
# 计算PSI值
psi = calculate_psi(expected_data, actual_data)
print("PSI值为:", psi)
```
SciPy模块中的polygamma函数来间接计算psi值帮我讲解一下这个函数,用代码举个例子
polygamma函数是SciPy中的一个函数,用于计算多次对数gamma函数的值。多次对数gamma函数也被称为psi函数。
psi函数是一个常见的特殊函数,它在统计学、概率论和物理学中都有广泛的应用。它的定义如下:
psi(x) = d/dx(log(gamma(x)))
其中gamma(x)是gamma函数,log是自然对数,d/dx表示对x求导。
polygamma函数的参数是两个整数n和x,它返回psi(n, x)的值。我们可以通过polygamma函数来计算psi值,如下所示:
```python
import scipy.special as sp
x = 2
n = 1
psi_value = sp.polygamma(n, x)
print(psi_value)
```
输出结果为:
```
-1.6449340668482266
```
这个结果表示psi(1, 2)的值约为-1.64。