KS指标

KS指标（Kolmogorov-Smirnov statistic），也称为K-S测试，是一种用于衡量两个分布之间差异的指标。它的计算方法比较简单，基本思想是将两个分布中的数据排序后，计算它们在每个位置上的累计分布函数的差值的最大值。KS指标的定义如下：

$$KS = \max_x |F_1(x) - F_2(x)|$$

其中，$F_1$ 和 $F_2$ 分别表示两个分布的累计分布函数。

KS指标的值越大，表示两个分布之间差异越大；当两个分布完全相同的时候，KS指标为0。KS指标常用于对比一个样本与一个理论分布之间的差异，或者对比两个样本之间的差异。

需要注意的是，KS指标并不能告诉我们哪一个分布更好，它只是告诉我们这两个分布是否相同。在实际应用中，我们需要结合其他指标综合评估模型的性能。