在金融风控领域，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，为这一问题提供了独特的视角和解决方案。
问题提出：在面对高维度的特征空间时，如何有效地选择出对风险评估最具影响力的特征子集？
回答：利用组合数学中的“组合优化”技术，我们可以设计出一种高效的特征选择算法，具体而言，可以构建一个特征子集的“组合空间”，并通过计算每个子集的“风险评估性能指标”（如AUC-ROC值）来评估其优劣，利用组合优化的方法（如贪心算法、分支定界法等）在组合空间中搜索最优或近似最优的特征子集，这种方法不仅可以减少模型的复杂度，提高计算效率，还能有效避免过拟合问题，提升模型的泛化能力。
结合机器学习中的“特征重要性评估”技术，如随机森林、LASSO回归等，可以进一步优化特征选择过程，使模型更加稳健和可靠。
组合数学在金融风控领域的特征选择中具有重要应用价值，它为解决高维特征空间下的优化问题提供了一种新的思路和方法。
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