互联网金融风控面试算法知识(四)

       资料来源于网络搜集和汇总，把算法知识的总结放在业务知识后面也是为了说明实际工作业务落地应用的重要性大于算法创新。面试题依然是适用于3年经验以内的初学者，希望大家在学习算法的同时不要一心只研究算法而脱离了业务，要真正做到数据驱动业务。先附上之前对算法的一些总结：

1.常用机器学习算法的原理推导

2.评分卡的一些理论知识

模型评估和优化

一、简单介绍一下风控模型常用的评估指标

1.混淆矩阵指标：精准率，查全率，假正率。当模型最后转化为规则时，一般用这三个指标来衡量规则的有效性。要么注重精准率，要么注重查全率，两者不可兼而得之。

2.ROC曲线和AUC值，ROC曲线是一种对于查全率和假正率的权衡，具体方法是在不同阈值下以查全率作为纵轴，假正率作为横轴绘制出一条曲线。曲线越靠近左上角，意味着越多的正例优先于负例，模型的整体表现也就越好。AUC是ROC曲线下面的面积，AUC可以解读为从所有正例中随机选取一个样本A，再从所有负例中随机选取一个样本B，分类器将A判为正例的概率比将B判为正例的概率大的可能性。在对角线（随机线）左边的点上TPR总大于FPR，意为正例被判为正例的概率大于负例被判为正例的概率。从另一个角度看，由于画ROC曲线时都是先将所有样本按分类器的预测概率排序，所以AUC反映的是分类器对样本的排序能力。AUC越大，自然排序能力越好，即分类器将越多的正例排在负例之前。

3.KS：用于区分预测正负样本分隔程度的评价指标，KS越大，表示模型能将好坏样本区分开的程度越大。KS的绘制方法是先将每个样本的预测结果化为概率或者分数，将最低分到最高分（分数越低，坏的概率越大）进行排序做样本划分，横轴就是样本的累计占比，纵轴则是好坏用户的累计占比分布曲线，KS值为两个分布的最大差值（绝对值）。KS值仅能