OOT的演算法

⑴ 最通俗地解釋面向對象

面向對象技術（OOT）是一種用於軟體開發的先進方法。它通過模擬現實世界中的對象及其交互方式來構建程序。例如，銀行經理、秘書、職員、顧客、賬本、列印機等，這些都可以直接作為對象出現在程序中。這些對象能夠相互交流，從而完成諸如存款、取款、財務結算和列印報告等任務。傳統的編程方式僅依賴於數據結構和演算法來模擬任務，雖然可以實現所需計算，但這些程序一旦需要修改，往往需要重新編寫。而面向對象編程允許我們直接在現有的對象上添加新的業務功能，無需重寫整個程序。

無論是面向過程的語言還是面向對象的語言，我認為最重要的是理解類和對象的概念。我們常常問：「這個世界是由什麼構成的？」化學家可能會說是由分子、原子、離子等構成的；畫家可能會說是由不同的顏色構成的。然而，作為面向對象的程序員，我們更傾向於從分類學家的角度看待世界——這個世界是由不同類型的物體和事件構成的。具體來說，我們可以說這個世界是由動物、植物等組成的。進一步細分，動物又可以分為單細胞動物、多細胞動物、哺乳動物等等。哺乳動物又可以分為人、大象、老虎等等。

站在抽象的角度，我們可以給「類」下個定義：類是一個抽象的概念，它代表了一組具有共同特徵的對象。這些特徵包括屬性（一些參數，如身高、體重、年齡、血型等）和方法（一些行為，如勞動、直立行走、使用工具等）。人這個類具有人這個群體的屬性和方法，而每個人都是人類這個類的一個實例。老虎之所以不是人類，是因為它不具備人類的屬性和方法，比如不會直立行走，不會使用工具等。

面向對象編程的一個重要優勢在於它能夠更接近地模擬現實世界，使得軟體設計更加直觀和易於維護。通過類和對象的概念，我們可以更自然地將現實世界的對象及其交互方式映射到程序中，從而提高代碼的可讀性和可維護性。

⑵ 【實操練習】風控模型評估指標計算

風控模型評估指標計算詳解

為了全面評估模型性能，評估指標包括區分度、排序性、提升度和穩定性。這些指標在金融風控中至關重要，它們幫助我們衡量模型的預測能力。

1. 區分度：KS與AUC

• KS值越大，模型區分正負樣本的能力越強。0.3以上表示模型效果好， KS=|累計壞人佔比-累計好人佔比|。


• AUC是ROC曲線下的面積，1表示完美分類，0.5以上有預測價值，0.5以下則無。

2. 排序性：Badrate與LIFT
- Badrate通過模型評分分箱分析，評估模型排序效果。
- LIFT衡量模型在頭部樣本中提升壞樣本的倍數，反映策略效果。
3. 穩定性：PSI
PSI衡量不同樣本間的分布穩定性，有助於特徵篩選和模型穩定性評估。
實操步驟
- 數據准備和模型訓練後，通過計算KS、AUC、KS-Table（包含Badrate和LIFT）以及PSI，對模型進行深入評估。
- 通過Excel模板分析模型在OOT樣本上的表現，確保模型的泛化能力和穩定性。
提升技能
如果你想深入掌握風控模型，參加「量化風控模型機會創造營3.0」，課程涵蓋特徵工程、主流演算法講解及實際案例實操，助力模型體系建立和項目經驗積累，快速適應模型崗位需求。