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滴滴秋儲風(fēng)控算法面試題5道|含解析

2023-07-07 11:56 作者:七月在線-julyedu 0人讀過 | 我要投稿

11本電子書放文末，自取~

1、樣本不平衡問題怎么處理的，有什么方法？

重采樣方法：通過欠采樣（隨機(jī)刪除多數(shù)類樣本）或過采樣（復(fù)制少數(shù)類樣本或生成合成樣本）來平衡樣本分布。常見的方法包括隨機(jī)欠采樣、SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）等。
類別權(quán)重調(diào)整：通過調(diào)整分類算法中不同類別的權(quán)重，使得分類器更加關(guān)注少數(shù)類樣本。一些分類算法（如邏輯回歸、支持向量機(jī)）提供了設(shè)置類別權(quán)重的參數(shù)。
集成方法：使用集成學(xué)習(xí)算法，如隨機(jī)森林或梯度提升樹（例如XGBoost和LightGBM），能夠處理樣本不平衡問題。這是因?yàn)榧伤惴梢詮亩鄠€子模型中綜合考慮不同類別的情況。

2、快速排序時間復(fù)雜度？穩(wěn)定性怎么樣？為什么是不穩(wěn)定的

快速排序（QuickSort）的平均時間復(fù)雜度為O(n log n)，最壞情況下的時間復(fù)雜度為O(n^2)?？焖倥判虻姆€(wěn)定性取決于具體的實(shí)現(xiàn)方式。通常情況下，快速排序是不穩(wěn)定的，因?yàn)樵诜謪^(qū)過程中，元素的相對順序可能會改變。

快速排序的不穩(wěn)定性是由于分區(qū)過程中的元素交換操作引起的。在分區(qū)過程中，我們選擇一個基準(zhǔn)元素（通常是第一個或最后一個元素），將小于基準(zhǔn)的元素放在基準(zhǔn)的左邊，大于基準(zhǔn)的元素放在基準(zhǔn)的右邊。在交換元素的過程中，相等元素的相對順序可能發(fā)生改變，從而導(dǎo)致排序結(jié)果的不穩(wěn)定性。

3、各種評估指標(biāo)？

準(zhǔn)確率（Accuracy）：分類正確的樣本數(shù)與總樣本數(shù)之比。
精確率（Precision）：在被分類為正例的樣本中，真正例的比例。
召回率（Recall）：在所有正例中，被正確分類為正例的比例。
F1分?jǐn)?shù)（F1 Score）：精確率和召回率的調(diào)和均值，綜合考慮了兩者。
ROC曲線（Receiver Operating Characteristic curve）和AUC（Area Under the Curve）：繪制真正例率（TPR）和假正例率（FPR）之間的關(guān)系曲線，并計(jì)算曲線下面積。
混淆矩陣（Confusion Matrix）：展示分類結(jié)果的四個統(tǒng)計(jì)數(shù)字：真正例（True Positive, TP）、假正例（False Positive, FP）、真反例（True Negative, TN）和假反例（False Negative, FN）。

4、xgboost算法介紹？

XGBoost是一種基于梯度提升樹（Gradient Boosting Tree）算法的集成學(xué)習(xí)模型，它在梯度提升樹的基礎(chǔ)上進(jìn)行了優(yōu)化和改進(jìn)。

XGBoost的主要特點(diǎn)和優(yōu)勢包括：

正則化：XGBoost引入了正則化項(xiàng)來控制模型的復(fù)雜度，防止過擬合。它通過控制葉子節(jié)點(diǎn)的權(quán)重以及樹的復(fù)雜度來實(shí)現(xiàn)正則化，避免單棵樹過于復(fù)雜。
自定義損失函數(shù)：XGBoost允許用戶自定義損失函數(shù)，從而能夠靈活地適應(yīng)不同的任務(wù)需求。
特征選擇：XGBoost通過計(jì)算特征的重要性得分，可以幫助識別和選擇最具預(yù)測能力的特征。
高效并行：XGBoost在訓(xùn)練過程中支持并行計(jì)算，可以利用多線程和分布式計(jì)算加速模型的訓(xùn)練。
缺失值處理：XGBoost能夠自動學(xué)習(xí)如何處理缺失值，無需對缺失值進(jìn)行特殊處理。
特征交叉：XGBoost支持特征交叉，可以通過組合特征創(chuàng)建新的特征，提升模型的表達(dá)能力。

5、評分卡建模全流程？

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集并清洗需要建模的數(shù)據(jù)，包括缺失值處理、異常值處理、變量轉(zhuǎn)換等。
變量選擇：通過特征分析、相關(guān)性分析、變量篩選方法（如IV值、WOE值）等，選擇最具預(yù)測能力的變量作為建模輸入。
數(shù)據(jù)切分：將數(shù)據(jù)集切分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集（測試集），用于模型訓(xùn)練和驗(yàn)證。
建立評分卡模型：根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇適當(dāng)?shù)姆诸愃惴ǎ邕壿嫽貧w、決策樹等，建立評分卡模型。在建模過程中，需要進(jìn)行特征工程、變量轉(zhuǎn)換、變量融合等步驟。
模型評估和驗(yàn)證：使用驗(yàn)證集對模型進(jìn)行評估，包括計(jì)算評分卡的各項(xiàng)指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等。根據(jù)評估結(jié)果對模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)和驗(yàn)證。