机器学习在金融风控中如何避免过拟合？
在金融科技风控领域，机器学习算法被广泛应用于识别欺诈交易、信用评估等任务，一个常见的问题是过拟合，即模型在训练数据上表现优异，但在新数据上泛化能力差，这会导致模型在实际应用中失效，增加金融风险。为了避免过拟合，我们可以采取以下策略：1、数据...
模型验证
模特在金融科技风控中扮演的‘隐形角色’是什么？
在金融科技风控的复杂网络中，一个常被忽视却至关重要的角色是“模特”——这里特指那些在金融广告、营销材料中出现的形象代言人，他们不仅是视觉的焦点，更是风控评估中不可小觑的元素。模特的选择直接关联到目标客户群体的画像，若选择不当，可能误导风控模...