你在做一个点击率预估模型，训练集 2000 万条，真实正样本率是 1%。你用带截距的逻辑回归训练完之后，验证集 AUC=0.78（看起来正常），但把验证集上的预测概率求平均得到 0.29。请说出你会按什么顺序排查，每一步的判据是什么。
面试官在考什么
判断候选人是否真正理解逻辑回归极大似然的一阶条件，以及采样／加权／正则化对输出概率校准的影响，而不是只会看 AUC。
回答框架 · 前两步
- 先核对验证集的真实正例率是否与训练集一致。逻辑回归带截距时 MLE 的一阶条件要求训练集上 Σp_i = Σy_i，所以训练集上的预测均值应该接近 1%；出现 0.29 说明训练侧的标签先验被改过。
- 排查训练时是否对负样本下采样、正样本上采样，或使用了 class_weight='balanced'、scale_pos_weight 这类类别权重，这些做法都会让模型学到的先验偏离真实先验。
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延伸阅读
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