YYDS一道(模型)面试官爱问的考题，这样体系化作答666|（含动手实操资料）_大模型面试题

当我们每次成功训练出一个模型后，如何对模型的性能效果进行评估，这个面试题也是我们在面试候选人的过程中经常出的考题。今天跟大家体系化的说说这个内容，另外还有实操资料帮助大家理解。
当模型相关重要指标满足了实际业务需求，才算模型可以达到落地标准，否则需要对模型进行参数调优，或者重新构建模型，这是模型开发确定与部署应用前的必要工作。模型效果评估的具体工作内容体现在模型训练的性能评估（训练集的模型表现）、模型的样本内测试（验证集的模型表现）、模型的样本外测试（测试集的模型表现）、模型的线上监测等方面。
对于模型性能的评估，根据模型类型的不同（分类、回归、聚类、降维），模型评估指标的维度存在很大差别。因此，我们在具体评估模型的效果时，需要结合模型的类别属性、业务的场景需求、样本的数据体量等情况，来综合评价模型的整体效果。本文将围绕分类模型，来详细介绍下模型的评估指标以及业务理解，具体内容则会通过实际业务场景的样例数据展开分析。
首先，我们描述下业务场景，某金融机构根据存量数据拟开发一个模型，来预测客户是否具有比较高的营销价值，目标为是否高价值客户，属于二分类模型，案例建模样本数据如图1所示。其中，ID为样本主键，Y为目标变量（0和1），X01~X10为特征变量池，且各字段已经过标准化处理。
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图1 建模样本数据

对建模样本数据做个简单描述性统计分析，结果如图2所示，可见各特征变量均不存在缺失值或异常值，整体数据分布情况较好。
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图2 样本描述分析

当初步熟悉了业务场景的建模需求，以及样本数据的分布情况，接下来我们将围绕这份数据进行建模，并重点介绍模型的评估指标与分析方法。对于模型的训练拟合，我们采用XGBoost分类算法来实现，具体如图3所示。
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图3 模型训练拟合

在以上的模型训练过程中，模型算法选择默认参数，当模型拟合完成后，输出模型的预测标签pred_Y和预测概率pred_Y_proba，根据这些结果我们便可以算出模型性能的相关评价指标。接下来我们通过原理逻辑与业务理解，分别对分类模型的常用指标进行介绍。

1、混淆矩阵
混淆矩阵也称为误差矩阵，是表示分类模型精度评价的一种标准格式，通过n行n列的矩阵形式来展示。混淆矩阵是分类模型的最底层指标，当模型完成拟合训练后，会输出每个样本的预测结果标签（pred_Y），并与真实标签（data_Y）进行对比汇总，便可以得到混淆矩阵的4个指标，具体如图4所示。
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图4 混淆矩阵

（1）TP-真正例（True Positive）：实际为正，且预测为正
（2）TN-真负例（True Negative）：实际为负，且预测为负
（3）FP-假正例（False Positive）：实际为负，但预测为正
（4）FN-假负例（False Negative）：实际为正，但预测为负

模型很多评估指标都是根据以上混淆矩阵得到的，例如Accuracy（准确率）、Precision（精确率）、Recall（召回率）等。通过图5代码可以实现混淆矩阵指标，同时将结果打印输出。
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图5 混淆矩阵实现

2、准确率与精确率
准确率（Accuracy）：又称为ACC，是指分类模型中预测正确的样本数量占所有样本数量的比例。
精确率（Precision）：又称为PPV，是指分类模型在预测结果为正样本（Positive）的所有结果中，真正预测正确的比例。
通过图6代码可实现模型Accuracy与Precision的输出：
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图6 准确率与精确率

Accuracy是对分类模型整体上正确率的评价，而Precision是分类模型预测为某一类别正确率的评价，从上图结果来看，模型的准确率和精确率都是比较高的。

3、灵敏度与特异度
灵敏度（Sensitivity）：又称为TPR，是指真实值为正样本（Positive）的所有结果中，分类模型预测正确的比例；灵敏度又可以称为召回率（Recall）。
特异度（Specificity）：又称为TNR，是指真实值为负样本（Negative）的所有结果中，分类模型预测正确的比例。
通过图7代码实现模型TPR与TNR的输出：
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图7 灵敏度与特异度

4、召回率与F1分数
召回率（Recall）：与灵敏度（TPR）是一致的，仅仅是名称的区别。
F1分数（F1-Score）：理想情况下，模型的精确率（Precision）与召回率（Recall）都是越高越好，但实际情况是二者变化往往是相反的，即其中一个升高时而另一个降低，我们很难兼顾两个指标的合适值，此时F1-Score指标便可以综合考虑精确率与召回率，得到更为合理的值。F分数值的原始逻辑源于以下公式，其中w其为权重因子。
当权重w=1时，代表精确率（Precision）与召回率（Recall）的权重是一样的，也就是F1分数（F1-Score）。
通过图8代码实现模型Recall与F1-Score的输出：
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图8 召回率与F1分数

5、ROC曲线与AUC
ROC曲线：横纵坐标分别为FPR（False Positive Rate）、TPR（True Positive Rate），其中FPR代表在所有负类中有多少预测为正类，TPR代表在所有正类中有多少预测为正类。模型的ROC曲线样例如图9所示，曲线上的每个点可对应模型不同的分类阈值threshold，当FPR逐渐增大时，说明实际为负类但预测为正类的比例越高；当TPR逐渐增大时，说明实际为正类但预测为正类的比例越高。模型最为理想的情况是TPR=1且FPR=0，对应图中的(0,1)坐标点，也就是曲线越靠近(0,1)点且偏离45度对角线，说明模型的区分度效果越好。
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图9 ROC曲线示意图

AUC（Area Under Curve）：ROC 曲线下的面积，通常情况下取值范围为0.5~1，可以评价分类模型的区分能力，数值越大说明模型的效果越好。当AUC=1时，模型预测完全正确，在实际业务场景中，一般不存在完美分类器；当AUC=0.5时，模型等同于随机猜测，没有任何预测价值；当0.5<AUC<1时，模型效果优于随机猜测，若合理设定分类阈值，模型有一定预测价值。
通过图10、11代码分别实现模型ROC 曲线与AUC的输出：
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图10 模型ROC曲线

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图11模型AUC

由以上结果可知，模型AUC值为0.8149，模型效果表现比较好，对应的ROC曲线也得到直观体现。一般情况下，当模型的AUC值大于0.7时，说明模型具有较好的区分度。

6、KS值
KS（Kolmogorov-Smirnov）：衡量的是正负样本累计分部之间的差值，正负样本累计差异越大，KS值就越大，模型的区分能力越强。在实际场景中，根据KS值评价模型好坏的标准不是绝对的，需要结合业务类型、模型算法、样本数据等情况进行综合评估，但整体逻辑思路是一致的。举个例子，同样采用逻辑回归算法建立一个A卡模型，对于银行信用卡中心来讲，模型KS值达到0.4以上是很常见的；对于互联网现金贷，模型KS达到0.3也算很不错；对于海外现金贷，模型KS达到0.2也可以有较好的应用。因此，模型KS结果的效果评估，要结合实际业务场景进行考虑。一般情况下，KS值可以参考以下评估逻辑，如图12所示。
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图12 模型KS评估

通过图12代码可实现模型KS的输出：
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图13 模型KS

由以上结果可知，模型KS值为0.6298，说明模型的区分效果表现较好，也就是区分正负样本的能力较强，可以较好满足实际业务的场景需求。
这里我们回归至本文的案例场景，汇总以上模型整体的评估指标如图14所示。
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图14 模型综合指标

通过以上常见评价指标结果可知，说明此分类模型的准确度与区分度等性能表现较好，对应到本文案例关于高价值客户预测的目标，体现出模型针对存量数据的高价值客户群体，具有较好的识别区分能力，可以满足业务场景的应用需求。
当然，评估分类模型的指标还有其他维度，例如Gini系数、Lift曲线、Gain曲线等，但是在具体实践过程中，优先评估图14相关区分度指标。此外，从模型稳定度考虑，还需要测试模型与变量的PSI指标，通常看是否满足小于0.1阈值情况。总之，模型性能的评估过程，是一个需要从多个维度综合考虑的工作内容，结合实际业务场景给出一个客观合理的模型评价结果是最重要的。
为了便于各位童鞋对本文关于分类模型效果评估的进一步熟悉，我们准备了与以上内容同步的样本数据与python代码，供大家参考学习，详情请移至知识星球查看。
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