源于统计学上的Kolmogorov-Smirnov Test
◆ K-S = Sup|F_r – F_n|
        ●  Compares the distributions of Responders and Non-responders
        ●  Determines the degree of separation of responders and non-responders

在数据挖掘中或信用评分中，

K-S值的意义：K-S值越大，表示评分模型能够将“好”、“坏”客户区分开来的程度越大。

K-S 曲线：将所有申请者的信用评分由小到大排列，分别计算每一个分数之下“好”、“坏”帐户累计所占的百分比，再将这两种累计百分比与评分做在同一张图形上，得到K-S曲线。

K-S值：各分数下对应的累计“坏”帐户百分比与累计“好”帐户百分比之差的最

大值。