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在構建AI模型的過程中，需要處理很多模型和算法。之前我們介紹了如何評估分類模型和回歸模型的性能，這篇文章，我們介紹一下常用的模型穩定性指標———客群穩定性指標（PSI）。

前面兩篇文章分別介紹了如何評估分類模型和回歸模型的性能。

模型上線前的評估，除了前文提到的模型性能之外，還需要考慮模型的穩定性，只有穩定性足夠好的模型才能達到上線的標準。

本文就來介紹一下常用的模型穩定性指標———客群穩定性指標（PSI）。

一、什么是PSI？

模型構建時，我們以歷史數據作為樣本，以歷史數據的表現作為模型評估的依據。

但實際上，由于客群變化（不同時間段給到模型的樣本數據會有變化）或數據源采集變化等因素影響，實際樣本分布也會不可避免的發生偏移，從而導致模型不穩定。

如果模型不穩定，那么我們根據歷史數據樣本得到的“合適”閾值，去給實際數據樣本做評判，就會直接影響模型結果的合理性。

所謂PSI指標就是客群穩定性指標（Population Stability Index），通過該指標，可以得到不同時間段的樣本下，模型在各分數段分布的穩定性。

二、如何計算PSI？

我們先來看一下PSI的計算公式：

PSI（Population Stability Index）= SUM((實際占比-預期占比) * ln(實際占比/預期占比))

從公式中可以看到，想要計算穩定性，就需要有一個基準數據（預期占比）作為參照，然后用實際數據和基準數據就可以計算PSI值。

計算PSI值一般分為以下三步：

1. 分箱：分別將模型輸出的預期分布和實際分布進行分箱操作。有等頻分箱和等距分箱兩種方式。
2. 計算分布：分別計算落在各區間的人數占比，分別得到每個區間的預期占比和時機占比數值。
3. 計算PSI值：根據公式 (實際占比-預期占比) * ln(實際占比/預期占比) 計算每個區間的PSI值，再求和，就可以得到最終的PSI值。

三、判斷標準

PSI表示的是實際占比和預期占比之間的差距，所以PSI值越小，說明實際占比和預期占比的差異也比較小，代表模型越穩定。

我們一般會這么定義模型的穩定性：

• 若PSI<0.1，穩定性良好，說明樣本分布僅有微小變化，模型很穩定；
• 若PSI在0.1~0.25之間，穩定性一般，說明樣本分布有變化，需要根據實際情況調整評分切點或調整模型；
• 若PSI>0.25，穩定性較差，說明樣本分布有顯著變化，模型不穩定，必須調整模型。

四、局限性

但是我們也不能迷信PSI指標，PSI只是一個粗糙的指標，有它的局限性，嚴重受制于數據質量、樣本代表性和分檔數量。

• 數據質量：當PSI指標表明模型不穩定時，首先要確定數據是否存在問題，比如數據是否正常提供、接口是否正常工作、網關數據傳輸過程是否正常、加工過程是否遭到數據污染或邏輯上有疏忽遺漏等。
• 樣本代表性：既要確保選取的樣本數量足夠反應總體數據的信息，又要確保選取的樣本結構和總體數據的結構一致（分層抽樣）
• 分檔數量和方式：不同的分組數和分組方式也會對PSI值有小幅的影響

五、總結

本文我們介紹了如何使用PSI指標評估模型的穩定性，模型穩定性是判斷模型是否可用的一個非常重要的條件，雖然我們實際上不需要手動計算PSI值，但通過計算過程我們可以更深入的理解其原理。

至此，我們用三篇文章分別講述了分類模型性能評估、回歸模型性能評估和模型穩定評估的指標和計算方法，希望對大家有所幫助。

接下來，我們開始進入AI算法大篇章的學習，由于計劃分享的算法較多，我會在算法篇適當增加更新的頻率，爭取在一個月內完成算法相關的文章，敬請期待。