ks是在模型中用来区分和预测样本分隔程度的一种评价指标值,而bw是BIKE TO WORK的英文短语缩写,意思是骑自行车上班。
KS的取值范围通常是0到1,一般来说,ks的值越大,就说明样本区分正负的程度越好。当然,就如专家张翰星所说的,并不是对所有的情况来说,都是KS越高越好的,特别是在征信模型中。而从bw又衍生出bw一族,又叫把握一族,意思为握着车把的上班族。现在, bw是可以用来特指骑自行车上班的那一类人,也可以指那种行为。

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