在金融科技风控领域，特征选择是构建高效、准确风险评估模型的关键步骤，而组合数学，作为数学的一个分支，为解决这一问题提供了独特的视角和工具。
在众多特征中，如何高效地筛选出对风险预测最具价值的特征组合，是风控模型优化的一个重要挑战，利用组合数学中的“组合优化”理论，我们可以从数学上定义并求解“最优特征子集”的问题，通过计算不同特征组合的“信息增益”或“互信息”，我们可以评估每个特征组合对风险预测的贡献度，进而选择出最优的特征子集。
组合数学中的“排列组合”原理还可以帮助我们在特征间建立复杂的依赖关系，从而更全面地理解数据间的相互作用，这不仅提高了模型的解释性，也增强了模型的鲁棒性。
组合数学在金融风控领域的应用，为特征选择提供了科学、系统的解决方案，是优化风控模型不可或缺的数学工具之一。
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