PSI

 稳定度指标(population stability index ,PSI)

PSI = sum(（实际占比-预期占比）/ln(实际占比/预期占比))

小于0.1    时候模型稳定性很高，

0.1-0.2     一般，需要进一步研究

大于0.2   模型稳定性差，建议修复。

 

PSI实际应用范例：

1）样本外测试

　　针对不同的样本测试一下模型稳定度，比如训练集与测试集，也能看出模型的训练情况，我理解是看出模型的方差情况。

2）时间外测试

　　测试基准日与建模基准日相隔越远，测试样本的风险特征和建模样本的差异可能就越大，因此PSI值通常较高。至此也可以看出模型建的时间太长了，是不是需要重新用新样本建模了。

3）模型监控

比如一个评分卡模型，按天为维度计算PSI，我们把模型刚上线第一天(设定为一个基期)的各分数段用户占比作为预期占比P1，之后每天的各分数段用户占比作为实际占比P2,这样根据公式就可以计算出每天的PSI值，通过观测这些PSI的大小和走势，从而实现对评分卡稳定性的监测。通常PSI会以日、周和月为维度进行计算，同时也会对评分卡模型中各个特征变量分别做PSI监测。