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...
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...