穩定度指標(population stability index ,PSI)可衡量測試樣本及模型開發樣本評分的的分布差異，為最常見的模型穩定度評估指針。其實PSI表示的就是按分數分檔后，針對不同樣本，或者不同時間的樣本，population分布是否有變化，就是看各個分數區間內人數占總人數的占比是否有顯著變化

PSI小于0.1時候模型穩定性很高，0.1-0.2一般，需要進一步研究，大于0.2模型穩定性差，建議修復。

psi計算公式為：psi = sum(（實際占比-預期占比）* ln(實際占比/預期占比))

示例：

有一個模型主要生成用戶分組，輸出參數為group01-group10,我們需要統計該模型是否穩定，以驗證我們的建模是否合適

第一步：統計總進件量（數據庫統計），如總進件量為3400條數據

第二步：將總進件量按區間統計出各分區間量

假如統計出的結果如下：

group01	100
group02	200
group03	300
group04	500
group05	700
group06	800
group07	100
group08	100
group09	500
group10	100

第三步:算出各區間占比（本區間數/總進件數）

實際占比
2.94%
5.88%
8.82%
14.71%
20.59%
23.53%
2.94%
2.94%
14.71%
2.94%

?

第四步：我們自己有一個期望占比

預期占比
2%
8%
13%
17%
18%
6%
11%
9%
13%
3%

?

第五步：計算各區間psi并最終進行求和，從結果來看我這個模型應該重做哈哈哈。不過我的預期占比是隨便寫的，所以才有這個結果。整體的計算流程就是這樣了，psi的計算公式為：psi = sum(（實際占比-預期占比）* ln(實際占比/預期占比))

總結

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

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