KS(Kolmogorov-Smirnov)用于模型风险区分能力进行评估，指标衡量的是好坏样本累计部分之间的差距。KS值越大，表示该变量越能将正，负客户的区分程度越大。通常来说，KS>0.2即表示特征有较好的准确率。强调一下，这里的KS值是变量的KS值，而不是模型的KS值。（后面的模型评估里会重点讲解模型的KS值...

分箱就是将连续变量离散化，将多状态的离散变量合并成少状态。离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代；稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展；列表内容离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性：比如一个特征是年龄>30是1，否则0。如果特征没有离散化，一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大...