OOT的算法

⑴ 最通俗地解释面向对象

面向对象技术（OOT）是一种用于软件开发的先进方法。它通过模拟现实世界中的对象及其交互方式来构建程序。例如，银行经理、秘书、职员、顾客、账本、打印机等，这些都可以直接作为对象出现在程序中。这些对象能够相互交流，从而完成诸如存款、取款、财务结算和打印报告等任务。传统的编程方式仅依赖于数据结构和算法来模拟任务，虽然可以实现所需计算，但这些程序一旦需要修改，往往需要重新编写。而面向对象编程允许我们直接在现有的对象上添加新的业务功能，无需重写整个程序。

无论是面向过程的语言还是面向对象的语言，我认为最重要的是理解类和对象的概念。我们常常问：“这个世界是由什么构成的？”化学家可能会说是由分子、原子、离子等构成的；画家可能会说是由不同的颜色构成的。然而，作为面向对象的程序员，我们更倾向于从分类学家的角度看待世界——这个世界是由不同类型的物体和事件构成的。具体来说，我们可以说这个世界是由动物、植物等组成的。进一步细分，动物又可以分为单细胞动物、多细胞动物、哺乳动物等等。哺乳动物又可以分为人、大象、老虎等等。

站在抽象的角度，我们可以给“类”下个定义：类是一个抽象的概念，它代表了一组具有共同特征的对象。这些特征包括属性（一些参数，如身高、体重、年龄、血型等）和方法（一些行为，如劳动、直立行走、使用工具等）。人这个类具有人这个群体的属性和方法，而每个人都是人类这个类的一个实例。老虎之所以不是人类，是因为它不具备人类的属性和方法，比如不会直立行走，不会使用工具等。

面向对象编程的一个重要优势在于它能够更接近地模拟现实世界，使得软件设计更加直观和易于维护。通过类和对象的概念，我们可以更自然地将现实世界的对象及其交互方式映射到程序中，从而提高代码的可读性和可维护性。

⑵ 【实操练习】风控模型评估指标计算

风控模型评估指标计算详解

为了全面评估模型性能，评估指标包括区分度、排序性、提升度和稳定性。这些指标在金融风控中至关重要，它们帮助我们衡量模型的预测能力。

1. 区分度：KS与AUC

• KS值越大，模型区分正负样本的能力越强。0.3以上表示模型效果好， KS=|累计坏人占比-累计好人占比|。


• AUC是ROC曲线下的面积，1表示完美分类，0.5以上有预测价值，0.5以下则无。

2. 排序性：Badrate与LIFT
- Badrate通过模型评分分箱分析，评估模型排序效果。
- LIFT衡量模型在头部样本中提升坏样本的倍数，反映策略效果。
3. 稳定性：PSI
PSI衡量不同样本间的分布稳定性，有助于特征筛选和模型稳定性评估。
实操步骤
- 数据准备和模型训练后，通过计算KS、AUC、KS-Table（包含Badrate和LIFT）以及PSI，对模型进行深入评估。
- 通过Excel模板分析模型在OOT样本上的表现，确保模型的泛化能力和稳定性。
提升技能
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