随着表现期的增加，ks为什么会下降？
在一段时间内，共有5万人申请通过样本，并对不同的坏客户进行定义计算ks。
①坏客户被定义为fpd30 ，好客户47000，灰客户2000，坏客户1000。ks=0.35；
②坏客户被定义为mod530 ，好客户44000，灰客户4000，坏客户2000。ks=0.30.
问题1:房产证样本图片
这种现象是个例还是普遍存在？
问题2:房产证样本图片
若普遍存在，则表现期变长ks降低的原因是什么？
结论:房产证样本图片
不一定。
ks本质是样本分布之间的距离。在图1中的信用评分中，我们也会发现一个非常有趣的现象：最大化KS正负样本分布的凹槽位置恰到好处。这是因为KS值是两个累积分布之间的差异，图形解释是面积差异。在黑色边界的左侧，红色面积大于绿色面积，累积面积一直为正。在黑边界右侧，绿色面积大于红色面积，累积面积开始变负。因此，这个位置是止损点。
图1-fpd30 定义的原始好坏分布mob5ever30 的意思是前五期有30 天，所以fpd30 中的坏样本是mob5ever30 样本不好的子集，所以y从fpd30 到mob530 在变化过程中，坏样本增多，好样本减少。我们将讨论这种影响。
情况1:所有300分以下的好样本都变成了坏样本。假设这种情况的前提是模型识别第2、3、4、5期的坏人比绝对好(第1期)1-5未逾期至30 的人排到低分段，导致好坏样本分布变成图2，可见，ks变高。
图2-300分以下的好样本全部变成坏样本2:1000分以上的好样本变成坏样本。这种情况的假设前提是模型识别第2、3、4、5期坏人比绝对好(第1期)1-5没有逾期到30 的人排到高分段，导致好坏样本分布变成图3，可见，ks变低。
图3-因此，主要取决于1000分以上的好样本中的坏样本fpd30 定义的已有好样本中，标签为mob530 坏和好的分布是什么？这是用来制作模型的x，用于模型y所能决定。
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