?群體穩定性指標PSI(Population?Stability?Index)是衡量模型的預測值與實際值偏差大小的指標。

PSI = sum（（實際占比-預期占比）* ln（實際占比/預期占比））

舉例：

比如訓練一個logistic回歸模型，預測時候會有個概率輸出p。
測試集上的輸出設定為p1吧，將它從小到大排序后10等分，如0-0.1,0.1-0.2,......。
現在用這個模型去對新的樣本進行預測，預測結果叫p2，按p1的區間也劃分為10等分。
實際占比就是p2上在各區間的用戶占比，預期占比就是p1上各區間的用戶占比。
意義就是如果模型跟穩定，那么p1和p2上各區間的用戶應該是相近的，占比不會變動很大，也就是預測出來的概率不會差距很大。

一般認為PSI小于0.1時候模型穩定性很高，0.1-0.25一般，大于0.25模型穩定性差，建議重做。

PS：除了按概率值大小等距十等分外，還可以對概率排序后按數量十等分，兩種方法計算得到的psi可能有所區別但數值相差不大。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的模型稳定度指标PSI的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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