在金融领域中，我们的y值和预测得到的违约概率刚好是两个分布未知的两个分布。好的信用风控模型一般从准确性、稳定性和可解释性来评估模型。
一般来说。好人样本的分布同坏人样本的分布应该是有很大不同的，KS正好是有效性指标中的区分能力指标：KS用于模型风险区分能力进行评估，KS指标衡量的是好坏样本累计分布之间的差值。
好坏样本累计差异越大，KS指标越大，那么模型的风险区分能力越强。
1、crosstab实现，计算ks的核心就是好坏人的累积概率分布，我们采用pandas.crosstab函数来计算累积概率
