当特征数量或者模型数量很多的时候，使用 PySpark 去计算相关风控指标会节省很多的时间。网上关于使用 PySpark 计算相关风控指标的资料较少，尤其是PSI计算不管是国内还是国外相关的代码都没有正确的，这里抛砖引玉，写了三个风控常用的指标AUC，KS和PSI相关的计算方法，供参考.

AUC

AUC的相关概念网上已经有很多的很好的文章，这里不在赘述，AUC使用的到的计算公式如下:

其中 M 为负类样本的数目， N 为正类样本的数目 。

使用 PySpark 计算代码如下:

                        
                          from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql.window import Window

true_y_col = 'y'
pred_y_col = 'pred_y'
date_col = 'day'


auc_df = df.filter(F.col(true_y_col)>=0).filter(F.col(pred_y_col)>=0)\
           .select(true_y_col, pred_y_col, date_col, 'model_name')\
           .withColumn('totalbad', F.sum(F.col(true_y_col)).over(Window.patitonBy(date_col, 'model_name').orderBy(F.lit(1))))\
           .withColumn('totalgood', F.sum(1-F.col(true_y_col)).over(Window.patitonBy(date_col, 'model_name').orderBy(F.lit(1))))\
           .withColumn('rnk2', F.row_number().over(Window.partitionBy(date_col, 'model_name').orderBy(F.col(pred_y_col).asc())))\
           .filter(F.col(true_y_col)==1)\
           .groupBy(date_col, 'model_name')\
           .agg(((F.sum(F.col('rnk2'))-0.5*(F.max(F.col('totalbad')))*(1+F.max(F.col('totalbad'))))/(F.max(F.col('totalbad'))*F.max(F.col('totalgood')))).alias('AUC'))\
           .orderBy('model_name', date_col)

                        
                      

KS

KS统计量是基于经验累积分布函数（Empirical Cumulative Distribution Function，ECDF) 建立的，一般定义为:

即为 TPR 与 FPR 差值绝对值的最大值.

KS计算方法有很多种，这里使用的是分箱法分别计算 TPR 与 FPR ，然后得到KS。 使用 PySpark 计算代码如下:

                        
                          from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql.window import Window

true_y_col = 'y'
pred_y_col = 'pred_y'
date_col = 'day'
nBins = 10

ks_df = df.filter(F.col(true_y_col)>=0).filter(F.col(pred_y_col)>=0)\
          .select(true_y_col, pred_y_col, date_col, 'model_name')\
          .withColumn('Bin', F.ntile(nBins).over(Window.partitionBy(date_col, 'model_name').orderBy(pred_y_col)))\
          .groupBy(date_col, 'model_name', 'Bin').agg(F.sum(true_y_col).alias('N_1'), F.sum(1-F.col(true_y_col)).alias('N-0'))\
          .withColumn('ALL_1', F.sum('N_1').over(Window.partitionBy(date_col, 'model_name')))\
          .withColumn('ALL_0', F.sum('N_0').over(Window.partitionBy(date_col, 'model_name')))\
          .withColumn('SUM_1', F.sum('N_1').over(Window.partitionBy(date_col, 'model_name').orderBy('Bin')))\
          .withColumn('ALL_0', F.sum('N_0').over(Window.partitionBy(date_col, 'model_name').orderBy('Bin')))\
          .withColumn('KSn', F.expr('round(abs(SUM_1/ALL_1-SUM_0/ALL_0),6)'))\
          .withColumn('KS', F.round(F.max('KSn').over(Window.partitionBy(date_col, 'model_name')),6))

ks_df = ks_df.select(date_col, 'model_name', 'KS').filter(col('KS').isNotNull()).dropDuplicates()

                        
                      

PSI

群体稳定性指标（Population Stability Index，PSI）是风控场景常用的 验证样本 在各分数段的分布与 建模样本 分布的稳定性。在建模中，常用来 筛选特征变量、评估模型稳定性 .

计算公式如下:

其中 \(A_i\) 代表的是 第i个分箱中实际分布（actual）样本占比 ，同理 \(E_i\) 代表的是 第i个分箱中预期分布（excepted）样本占比 。

使用 PySpark 计算代码如下:

                        
                          from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import when


date_col = 'day'
nBins = 10
feature_list = ['fea_1', 'fea_2', 'fea_3']

df = df.withColumn('flag', when(F.col(date_col) == 'actual_date', 0).when(F.col(date_col) == 'excepted_date', 1).otherwise(None)

quantitles = df.filter(F.col('flag') == 0)\
               .approxQuantile(feature_list, [i/nBins for i in range(1, nBins)], 0.001) # 基准样本分箱

quantitles_dict = {col: quantitles[idx] for idx, col in enumerate(feature_list)}
f_quantitles_dict = F.create_map([F.lit(x) if isinstance(x, str) else F.array(*[F.lit(xx) for xx in x]) for i in quantitles_dict.items() for x in i])

unpivotExpr = "stack(3, 'fea_1', fea_1, 'fea_2', fea_2, 'fea_3', fea_3)"

psi_df = df.filter(F.col('flag').isNotNull()).select('flag', F.expr(unpivotExpr))\
           .withColumn('Bin', when(F.col('value').isNull(), 'Missing').otherwise(
            when(F.col('value') < f_quantitles_dict[F.col('varname')][0], 'bin_0')
            .when(F.col('value') < f_quantitles_dict[F.col('varname')][1], 'bin_1')
            .when(F.col('value') < f_quantitles_dict[F.col('varname')][2], 'bin_2')
            .when(F.col('value') < f_quantitles_dict[F.col('varname')][3], 'bin_3')
            .when(F.col('value') < f_quantitles_dict[F.col('varname')][4], 'bin_4')
            .when(F.col('value') < f_quantitles_dict[F.col('varname')][5], 'bin_5')
            .when(F.col('value') < f_quantitles_dict[F.col('varname')][6], 'bin_6')
            .when(F.col('value') < f_quantitles_dict[F.col('varname')][7], 'bin_7')
            .when(F.col('value') < f_quantitles_dict[F.col('varname')][8], 'bin_8')
            .when(F.col('value') < f_quantitles_dict[F.col('varname')][8], 'bin_9')))\
           .groupBy('varname', 'Bin').agg(F.sum('flag').alias('N_1'), F.sum(1-F.col('flag')).alias('N_0'))\
           .withColumn('ALL_1', F.sum('N_1').over(Window.partitionBy('varname')))\
           .withColumn('ALL_0', F.sum('N_0').over(Window.partitionBy('varname')))\
           .withColumn('actual', F.expr('round(N_0/ALL_0, 6)'))\
           .withColumn('excepted', F.expr('round(N_1/ALL_1, 6)'))\
           .withColumn('PSIn', F.expr('round((actual-excepted)*ln(actual/excepted), 6'))\
           .withColumn('PSI', F.round(F.sum('PSIn').over(Window.partitionBy('varname')), 6))

                        
                      

Reference

• 【风控算法】2、SQL->Python->PySpark计算KS，AUC及PSI
• 风控模型—区分度评估指标(KS)深入理解应用
• 风控模型—群体稳定性指标(PSI)深入理解应用

最后此篇关于使用PySpark计算AUC,KS与PSI的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于使用PySpark计算AUC,KS与PSI的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。