前言：
现在各位老铁们对“阈值指标”大约比较重视，咱们都需要学习一些“阈值指标”的相关资讯。那么小编也在网络上汇集了一些对于“阈值指标””的相关文章，希望姐妹们能喜欢，咱们一起来了解一下吧！关于模型的监控，大家用的比较多的是模型稳定性指标
PSI=（现行样本占比-开发样本占比）*ln(现行样本占比/开发样本占比)
但是当模型稳定性变差的时候，就需要看一下具体是哪个变量不再稳定，单变量稳定性指标CSI就隆重登场了。
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举个栗子
我们以逻辑回归模型，举例说明一下：
性别变量：当为男性时，得分是8分；女性，得分为15分
最终算出来的得分为-0.6，该变量的CSI为负数，也就是说现行样本相对开发样本，向低分字段移动，也就是男性占比增加。
若CSI为正数，则现行样本相较开发样本，向高分字段移动。
而对比多个变量的CSI，主要看变量的绝对值，绝对值高，则该变量的稳定性差，并非正数的稳定性优于负数。
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无奖互动环节
本文留下三个小问题，欢迎大家在后台踊跃回复：
CSI的绝对值小于多少，代表该变量稳定，有阈值吗？除了逻辑回归，其他机器学习的模型该如何计算CSI?PSI过大的时候，应该如何调整模型？
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