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：

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)