Python绘制KS曲线的实现方法

python实现KS曲线,相关使用方法请参考上篇博客-R语言实现KS曲线

代码如下:

####################### PlotKS ##########################
def PlotKS(preds, labels, n, asc):

  # preds is score: asc=1
  # preds is prob: asc=0

  pred = preds # 预测值
  bad = labels # 取1为bad, 0为good
  ksds = DataFrame({'bad': bad, 'pred': pred})
  ksds['good'] = 1 - ksds.bad

  if asc == 1:
    ksds1 = ksds.sort_values(by=['pred', 'bad'], ascending=[True, True])
  elif asc == 0:
    ksds1 = ksds.sort_values(by=['pred', 'bad'], ascending=[False, True])
  ksds1.index = range(len(ksds1.pred))
  ksds1['cumsum_good1'] = 1.0*ksds1.good.cumsum()/sum(ksds1.good)
  ksds1['cumsum_bad1'] = 1.0*ksds1.bad.cumsum()/sum(ksds1.bad)

  if asc == 1:
    ksds2 = ksds.sort_values(by=['pred', 'bad'], ascending=[True, False])
  elif asc == 0:
    ksds2 = ksds.sort_values(by=['pred', 'bad'], ascending=[False, False])
  ksds2.index = range(len(ksds2.pred))
  ksds2['cumsum_good2'] = 1.0*ksds2.good.cumsum()/sum(ksds2.good)
  ksds2['cumsum_bad2'] = 1.0*ksds2.bad.cumsum()/sum(ksds2.bad)

  # ksds1 ksds2 -> average
  ksds = ksds1[['cumsum_good1', 'cumsum_bad1']]
  ksds['cumsum_good2'] = ksds2['cumsum_good2']
  ksds['cumsum_bad2'] = ksds2['cumsum_bad2']
  ksds['cumsum_good'] = (ksds['cumsum_good1'] + ksds['cumsum_good2'])/2
  ksds['cumsum_bad'] = (ksds['cumsum_bad1'] + ksds['cumsum_bad2'])/2

  # ks
  ksds['ks'] = ksds['cumsum_bad'] - ksds['cumsum_good']
  ksds['tile0'] = range(1, len(ksds.ks) + 1)
  ksds['tile'] = 1.0*ksds['tile0']/len(ksds['tile0'])

  qe = list(np.arange(0, 1, 1.0/n))
  qe.append(1)
  qe = qe[1:]

  ks_index = Series(ksds.index)
  ks_index = ks_index.quantile(q = qe)
  ks_index = np.ceil(ks_index).astype(int)
  ks_index = list(ks_index)

  ksds = ksds.loc[ks_index]
  ksds = ksds[['tile', 'cumsum_good', 'cumsum_bad', 'ks']]
  ksds0 = np.array([[0, 0, 0, 0]])
  ksds = np.concatenate([ksds0, ksds], axis=0)
  ksds = DataFrame(ksds, columns=['tile', 'cumsum_good', 'cumsum_bad', 'ks'])

  ks_value = ksds.ks.max()
  ks_pop = ksds.tile[ksds.ks.idxmax()]
  print ('ks_value is ' + str(np.round(ks_value, 4)) + ' at pop = ' + str(np.round(ks_pop, 4)))

  # chart
  plt.plot(ksds.tile, ksds.cumsum_good, label='cum_good',
             color='blue', linestyle='-', linewidth=2)

  plt.plot(ksds.tile, ksds.cumsum_bad, label='cum_bad',
            color='red', linestyle='-', linewidth=2)

  plt.plot(ksds.tile, ksds.ks, label='ks',
          color='green', linestyle='-', linewidth=2)

  plt.axvline(ks_pop, color='gray', linestyle='--')
  plt.axhline(ks_value, color='green', linestyle='--')
  plt.axhline(ksds.loc[ksds.ks.idxmax(), 'cumsum_good'], color='blue', linestyle='--')
  plt.axhline(ksds.loc[ksds.ks.idxmax(),'cumsum_bad'], color='red', linestyle='--')
  plt.title('KS=%s ' %np.round(ks_value, 4) +
        'at Pop=%s' %np.round(ks_pop, 4), fontsize=15)

  return ksds
####################### over ##########################

作图效果如下:

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • python matlibplot绘制多条曲线图

    这里我利用的是matplotlib.pyplot.plot的工具来绘制折线图,这里先给出一个段代码和结果图: # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt #这里导入你自己的数据 #...... #...... #x_axix,train_pn_dis这些都是长度相同的list() #开始画图 sub_axix = filter(lambda

  • python处理csv数据动态显示曲线实例代码

    本文研究的主要是python处理csv数据动态显示曲线,分享了实现代码,具体如下. 代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Spyder Editor This temporary script file is located here: C:\Users\user\.spyder2\.temp.py """ """ Show how to modify the coordinate form

  • Python实现曲线拟合操作示例【基于numpy,scipy,matplotlib库】

    本文实例讲述了Python实现曲线拟合操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 这两天学习了用python来拟合曲线. 一.环境配置 本人比较比较懒,所以下载的全部是exe文件来安装,安装按照顺利来安装.自动会找到python的安装路径,一直点下一步就行.还有其他的两种安装方式:一种是解压,一种是pip.我没有尝试,就不乱说八道了. 没有ArcGIS 环境的,可以不看下面这段话了. 在配置环境时遇见一个小波折,就是原先电脑装过ArcGIS10.2 ,所以其会默认安装python2.7,而且pyth

  • Python使用matplotlib绘制正弦和余弦曲线的方法示例

    本文实例讲述了Python使用matplotlib绘制正弦和余弦曲线的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一 介绍 关键词:绘图库 官网:http://matplotlib.org 二 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #line x=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True) #定义余弦函数正弦函数 c,s=np.cos(x),np.sin(x) plt.figure(1)

  • python用插值法绘制平滑曲线

    本文实例为大家分享了python用插值法绘制平滑曲线的具体代码,供大家参考,具体内容如下 原图: 平滑处理后: 代码实现如下: # 1. 随机构造数据 import numpy as np x = range(10) y = np.random.randint(10,size=10) # 2. 绘制原图 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # jupyter notebook显示绘

  • python绘制多个曲线的折线图

    这篇文章利用的是matplotlib.pyplot.plot的工具来绘制折线图,这里先给出一个段代码和结果图: # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt #这里导入你自己的数据 #...... #...... #x_axix,train_pn_dis这些都是长度相同的list() #开始画图 sub_axix = filter(lambda

  • 六行python代码的爱心曲线详解

    前些日子在做绩效体系的时候,遇到了一件囧事,居然忘记怎样在Excel上拟合正态分布了,尽管在第二天重新拾起了Excel中那几个常见的函数和图像的做法,还是十分的惭愧.实际上,当时有效偏颇了,忽略了问题的本质,解决数据分析和可视化问题,其实也是Python的拿手好戏. 例如,画出指定区间的一个多项式函数: Python 代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.linspace(-4, 4, 1024) Y =

  • Python图形绘制操作之正弦曲线实现方法分析

    本文实例讲述了Python图形绘制操作之正弦曲线实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 要画正弦曲线先设定一下x的取值范围,从0到2π.要用到numpy模块. numpy.pi 表示π numpy.arange( 0 , 2π ,0.01)  从0到2π,以0.01步进. 令 x=numpy.arange( 0, 2*numpy.pi, 0.01) y=numpy.sin(x) 画图要用到matplotlib.pyplot模块中plot方法. plot(x,y) pyplot.plot.sh

  • Python基于最小二乘法实现曲线拟合示例

    本文实例讲述了Python基于最小二乘法实现曲线拟合.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里不手动实现最小二乘,调用scipy库中实现好的相关优化函数. 考虑如下的含有4个参数的函数式: 构造数据 import numpy as np from scipy import optimize import matplotlib.pyplot as plt def logistic4(x, A, B, C, D): return (A-D)/(1+(x/C)**B)+D def residuals(p

  • 使用python和pygame绘制繁花曲线的方法

    前段时间看了一期<最强大脑>,里面各种繁花曲线组合成了非常美丽的图形,一时心血来潮,想尝试自己用代码绘制繁花曲线,想怎么组合就怎么组合. 真实的繁花曲线使用一种称为繁花曲线规的小玩意绘制,繁花曲线规由相互契合大小两个圆组成,用笔插在小圆上的一个孔中,紧贴大圆的内壁滚动,就可以绘制出漂亮的图案.这个过程可以做一个抽象:有两个半径不相等的圆,大圆位置固定,小圆在大圆内部,小圆紧贴着大圆内壁滚动,求小圆上的某一点走过的轨迹. 进一步分析,小圆的运动可以分解为两个部分:小圆圆心绕大圆圆心公转.小圆绕自

随机推荐