K-S指标校验评分卡

AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下的面积。我们往往使用AUC值作为模型的评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，而作为一个数值，对应AUC更大的分类器效果更好。其中，ROC曲线的横轴为（1-特异性），即1-预测对的bad实例/实际的bad实例数；纵轴为敏感性，即预测对的good实例/实际good的实例。从而AUC可以表示模型的准确性和排序能

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