2025年征信數(shù)據(jù)挖掘與分析證書考試-征信數(shù)據(jù)分析挖掘與風(fēng)險預(yù)警試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本部分共20道題，每題2分，共40分。請根據(jù)題目要求，在每小題的四個選項中選出最符合題意的答案，并將答案填寫在答題卡相應(yīng)位置上。）1.征信數(shù)據(jù)挖掘與分析的核心目標(biāo)是什么？A.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值B.提高數(shù)據(jù)存儲效率C.預(yù)測信用風(fēng)險D.優(yōu)化數(shù)據(jù)展示方式2.在征信數(shù)據(jù)中，哪些指標(biāo)通常被用來衡量借款人的還款能力？（多選）A.收入水平B.負(fù)債比率C.教育背景D.職業(yè)穩(wěn)定性3.以下哪種方法不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理階段？A.缺失值填充B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化C.特征選擇D.模型評估4.在進(jìn)行征信數(shù)據(jù)挖掘時，常用的分類算法有哪些？A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.線性回歸D.K-means聚類5.邏輯回歸模型在征信數(shù)據(jù)分析中有何優(yōu)勢？A.計算效率高B.結(jié)果可解釋性強(qiáng)C.適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)D.對異常值不敏感6.在征信數(shù)據(jù)中，"逾期"通常是指借款人未能按時還款的行為，以下哪種情況不屬于逾期？A.信用卡賬單未在最后還款日還清B.貸款分期付款未按期支付C.車貸月供未按時到賬D.借款人主動申請延期還款7.在征信數(shù)據(jù)挖掘中，特征工程的重要性體現(xiàn)在哪里？A.提高模型精度B.減少數(shù)據(jù)維度C.增強(qiáng)數(shù)據(jù)可讀性D.降低計算成本8.在進(jìn)行信用評分模型時，以下哪種指標(biāo)最能反映借款人的信用風(fēng)險？A.年齡B.收入C.逾期次數(shù)D.居住地9.在征信數(shù)據(jù)分析中，"樣本量"是指什么？A.數(shù)據(jù)點的總數(shù)B.特征的數(shù)量C.模型的參數(shù)數(shù)量D.訓(xùn)練集和測試集的分割比例10.在進(jìn)行征信數(shù)據(jù)挖掘時，以下哪種方法可以用來處理不平衡數(shù)據(jù)？A.過采樣B.欠采樣C.特征縮放D.模型集成11.在征信數(shù)據(jù)中，"征信報告"通常包含哪些信息？A.個人基本信息B.信用交易記錄C.逾期信息D.以上都是12.在征信數(shù)據(jù)分析中，"特征重要性"是指什么？A.特征對模型預(yù)測的影響程度B.特征的取值范圍C.特征的缺失率D.特征的維度13.在進(jìn)行征信數(shù)據(jù)挖掘時，"交叉驗證"的作用是什么？A.提高模型泛化能力B.減少過擬合C.優(yōu)化模型參數(shù)D.以上都是14.在征信數(shù)據(jù)中，"不良貸款率"是指什么？A.借款人未能按時還款的比例B.銀行貸款總額中的不良貸款金額C.借款人信用評分低于某個閾值的比例D.以上都是15.在征信數(shù)據(jù)分析中，"數(shù)據(jù)清洗"的主要目的是什么？A.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B.減少數(shù)據(jù)維度C.增強(qiáng)數(shù)據(jù)可讀性D.降低計算成本16.在進(jìn)行征信數(shù)據(jù)挖掘時，"模型調(diào)參"的重要性體現(xiàn)在哪里？A.提高模型精度B.減少模型復(fù)雜度C.增強(qiáng)模型可解釋性D.以上都是17.在征信數(shù)據(jù)中，"關(guān)聯(lián)規(guī)則"通常是指什么？A.特征之間的相互關(guān)系B.借款人之間的相似性C.逾期行為之間的相關(guān)性D.以上都是18.在進(jìn)行征信數(shù)據(jù)挖掘時，"數(shù)據(jù)可視化"的作用是什么？A.幫助理解數(shù)據(jù)分布B.提高數(shù)據(jù)可讀性C.增強(qiáng)模型可解釋性D.以上都是19.在征信數(shù)據(jù)中，"特征工程"的主要目的是什么？A.提高模型精度B.減少數(shù)據(jù)維度C.增強(qiáng)數(shù)據(jù)可讀性D.以上都是20.在進(jìn)行征信數(shù)據(jù)挖掘時，"模型評估"的主要目的是什么？A.判斷模型是否過擬合B.比較不同模型的性能C.確定模型的適用范圍D.以上都是二、簡答題（本部分共5道題，每題6分，共30分。請根據(jù)題目要求，簡要回答問題，并將答案填寫在答題卡相應(yīng)位置上。）1.簡述征信數(shù)據(jù)挖掘在風(fēng)險管理中的重要性。2.解釋什么是特征工程，并舉例說明其在征信數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。3.描述一下邏輯回歸模型在征信數(shù)據(jù)分析中的具體應(yīng)用場景。4.解釋什么是交叉驗證，并說明其在征信數(shù)據(jù)挖掘中的作用。5.簡述征信數(shù)據(jù)清洗的主要步驟和方法。三、論述題（本部分共2道題，每題10分，共20分。請根據(jù)題目要求，結(jié)合所學(xué)知識和實際案例，詳細(xì)論述問題，并將答案填寫在答題卡相應(yīng)位置上。）1.結(jié)合實際案例，詳細(xì)論述征信數(shù)據(jù)挖掘在信用風(fēng)險預(yù)警中的應(yīng)用過程和方法?？梢詮臄?shù)據(jù)收集、預(yù)處理、特征工程、模型構(gòu)建、模型評估等多個方面進(jìn)行闡述，并說明每個環(huán)節(jié)的關(guān)鍵點和技術(shù)選擇。2.詳細(xì)論述征信數(shù)據(jù)挖掘中的特征工程的重要性，并結(jié)合實際案例說明如何進(jìn)行有效的特征工程。可以從特征選擇、特征提取、特征轉(zhuǎn)換等多個方面進(jìn)行闡述，并說明每個環(huán)節(jié)的關(guān)鍵點和技術(shù)選擇。四、案例分析題（本部分共2道題，每題10分，共20分。請根據(jù)題目要求，結(jié)合所學(xué)知識和實際案例，分析問題，并將答案填寫在答題卡相應(yīng)位置上。）1.某銀行在進(jìn)行征信數(shù)據(jù)挖掘時，發(fā)現(xiàn)借款人的收入水平和負(fù)債比率是影響信用風(fēng)險的重要因素。請結(jié)合實際案例，分析如何利用這些特征構(gòu)建信用評分模型，并說明模型的構(gòu)建過程和關(guān)鍵點。2.某公司在進(jìn)行征信數(shù)據(jù)挖掘時，發(fā)現(xiàn)借款人的逾期次數(shù)和逾期金額是影響信用風(fēng)險的重要因素。請結(jié)合實際案例，分析如何利用這些特征構(gòu)建信用風(fēng)險預(yù)警模型，并說明模型的構(gòu)建過程和關(guān)鍵點。本次試卷答案如下一、選擇題答案及解析1.C解析：征信數(shù)據(jù)挖掘的核心目標(biāo)是預(yù)測信用風(fēng)險，通過分析借款人的歷史信用數(shù)據(jù)，預(yù)測其未來可能出現(xiàn)的違約行為。A選項發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值是數(shù)據(jù)預(yù)處理的一部分，但不是核心目標(biāo)；B選項提高數(shù)據(jù)存儲效率是數(shù)據(jù)工程的目標(biāo)，與數(shù)據(jù)挖掘的核心目標(biāo)不符；D選項優(yōu)化數(shù)據(jù)展示方式是數(shù)據(jù)可視化的目標(biāo)，也不是數(shù)據(jù)挖掘的核心目標(biāo)。2.ABD解析：在征信數(shù)據(jù)中，收入水平、負(fù)債比率和職業(yè)穩(wěn)定性通常被用來衡量借款人的還款能力。收入水平直接反映了借款人的經(jīng)濟(jì)實力；負(fù)債比率反映了借款人的負(fù)債情況，過高可能導(dǎo)致還款壓力；職業(yè)穩(wěn)定性反映了借款人的工作情況，穩(wěn)定的工作有助于還款。C選項教育背景雖然可能影響收入水平，但不是直接衡量還款能力的指標(biāo)。3.D解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理階段主要包括缺失值填充、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和特征選擇等方法，目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘做準(zhǔn)備。模型評估是模型構(gòu)建和優(yōu)化階段的工作，不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理階段。4.AB解析：在征信數(shù)據(jù)挖掘中，常用的分類算法包括決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。決策樹是一種基于樹形結(jié)構(gòu)進(jìn)行決策的算法，適用于處理分類問題；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的算法，具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，也適用于處理分類問題。C選項線性回歸是一種回歸算法，適用于預(yù)測連續(xù)值，不適用于分類問題；D選項K-means聚類是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，適用于數(shù)據(jù)聚類，不適用于分類問題。5.B解析：邏輯回歸模型在征信數(shù)據(jù)分析中的優(yōu)勢在于結(jié)果可解釋性強(qiáng)，可以通過系數(shù)大小來解釋每個特征對信用風(fēng)險的影響程度。A選項計算效率高是相對的，取決于數(shù)據(jù)規(guī)模和計算資源；C選項適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)是不準(zhǔn)確的，邏輯回歸適用于中等規(guī)模數(shù)據(jù)；D選項對異常值不敏感是不準(zhǔn)確的，邏輯回歸對異常值比較敏感。6.D解析：在征信數(shù)據(jù)中，逾期是指借款人未能按時還款的行為，包括信用卡賬單未在最后還款日還清、貸款分期付款未按期支付和車貸月供未按時到賬等。D選項借款人主動申請延期還款不屬于逾期，因為這是在還款困難時主動與債權(quán)人協(xié)商的結(jié)果，沒有違約行為。7.A解析：特征工程的重要性體現(xiàn)在提高模型精度上，通過特征選擇、特征提取和特征轉(zhuǎn)換等方法，可以提取出更有用的特征，提高模型的預(yù)測能力。B選項減少數(shù)據(jù)維度是特征工程的一部分，但不是主要目的；C選項增強(qiáng)數(shù)據(jù)可讀性不是特征工程的主要目的；D選項降低計算成本是數(shù)據(jù)預(yù)處理的一部分，與特征工程無關(guān)。8.C解析：在征信數(shù)據(jù)中，逾期次數(shù)最能反映借款人的信用風(fēng)險，逾期次數(shù)越多，說明借款人的還款意愿或還款能力越差，信用風(fēng)險越高。A選項年齡、B選項收入和D選項居住地雖然可能影響信用風(fēng)險，但不是最能反映信用風(fēng)險的指標(biāo)。9.A解析：在征信數(shù)據(jù)中，樣本量是指數(shù)據(jù)點的總數(shù)，即參與數(shù)據(jù)挖掘的記錄數(shù)量。B選項特征的數(shù)量是指數(shù)據(jù)中的字段數(shù)量；C選項模型的參數(shù)數(shù)量是指模型中需要學(xué)習(xí)的參數(shù)數(shù)量；D選項訓(xùn)練集和測試集的分割比例是指將數(shù)據(jù)分成訓(xùn)練集和測試集的比例。10.AB解析：在進(jìn)行征信數(shù)據(jù)挖掘時，可以采用過采樣或欠采樣方法來處理不平衡數(shù)據(jù)。過采樣是指增加少數(shù)類樣本的數(shù)量，使其與多數(shù)類樣本數(shù)量相等；欠采樣是指減少多數(shù)類樣本的數(shù)量，使其與少數(shù)類樣本數(shù)量相等。C選項特征縮放是數(shù)據(jù)預(yù)處理的一部分，與數(shù)據(jù)平衡無關(guān)；D選項模型集成是模型構(gòu)建的一部分，與數(shù)據(jù)平衡無關(guān)。11.D解析：在征信數(shù)據(jù)中，征信報告通常包含個人基本信息、信用交易記錄和逾期信息等。A選項個人基本信息包括姓名、身份證號、地址等；B選項信用交易記錄包括信用卡還款記錄、貸款還款記錄等；C選項逾期信息包括逾期次數(shù)、逾期金額等。D選項以上都是。12.A解析：在征信數(shù)據(jù)分析中，特征重要性是指特征對模型預(yù)測的影響程度，可以通過特征重要性排序來選擇最重要的特征。B選項特征的取值范圍是指特征的最大值和最小值之間的差距；C選項特征的缺失率是指特征中缺失值的比例；D選項特征的維度是指特征的個數(shù)。13.D解析：在征信數(shù)據(jù)挖掘中，交叉驗證的作用是提高模型泛化能力、減少過擬合和優(yōu)化模型參數(shù)。通過將數(shù)據(jù)分成多個子集，進(jìn)行多次訓(xùn)練和驗證，可以更全面地評估模型的性能。A選項提高模型泛化能力是交叉驗證的主要目的；B選項減少過擬合是交叉驗證的副作用；C選項優(yōu)化模型參數(shù)是交叉驗證的應(yīng)用之一。14.D解析：在征信數(shù)據(jù)中，不良貸款率是指借款人未能按時還款的比例，包括不良貸款金額占貸款總額的比例。A選項借款人未能按時還款的比例是不良貸款率的另一種表達(dá)方式；B選項不良貸款金額占貸款總額的比例也是不良貸款率的另一種表達(dá)方式；C選項借款人信用評分低于某個閾值的比例是信用風(fēng)險預(yù)警的依據(jù)，不是不良貸款率的定義。15.A解析：在征信數(shù)據(jù)中，數(shù)據(jù)清洗的主要目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，通過處理缺失值、異常值和重復(fù)值等方法，使數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確、更完整。B選項減少數(shù)據(jù)維度是特征工程的目標(biāo)；C選項增強(qiáng)數(shù)據(jù)可讀性不是數(shù)據(jù)清洗的主要目的；D選項降低計算成本是數(shù)據(jù)預(yù)處理的目標(biāo)。16.D解析：在進(jìn)行征信數(shù)據(jù)挖掘時，模型調(diào)參的重要性體現(xiàn)在提高模型精度、減少模型復(fù)雜度和增強(qiáng)模型可解釋性上。通過調(diào)整模型的參數(shù)，可以使模型更好地擬合數(shù)據(jù)，提高預(yù)測能力。A選項提高模型精度是模型調(diào)參的主要目的；B選項減少模型復(fù)雜度是模型調(diào)參的副作用；C選項增強(qiáng)模型可解釋性是模型調(diào)參的應(yīng)用之一。17.D解析：在征信數(shù)據(jù)中，關(guān)聯(lián)規(guī)則通常是指特征之間的相互關(guān)系，可以通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法發(fā)現(xiàn)特征之間的潛在關(guān)系。A選項特征之間的相互關(guān)系是關(guān)聯(lián)規(guī)則的定義；B選項借款人之間的相似性是聚類分析的目標(biāo)；C選項逾期行為之間的相關(guān)性是相關(guān)性分析的目標(biāo)；D選項以上都是。18.D解析：在進(jìn)行征信數(shù)據(jù)挖掘時，數(shù)據(jù)可視化的作用是幫助理解數(shù)據(jù)分布、提高數(shù)據(jù)可讀性和增強(qiáng)模型可解釋性。通過圖表、圖形等方式展示數(shù)據(jù)，可以更直觀地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢。A選項幫助理解數(shù)據(jù)分布是數(shù)據(jù)可視化的主要目的；B選項提高數(shù)據(jù)可讀性是數(shù)據(jù)可視化的作用之一；C選項增強(qiáng)模型可解釋性是數(shù)據(jù)可視化的應(yīng)用之一。19.A解析：在征信數(shù)據(jù)中，特征工程的主要目的是提高模型精度，通過特征選擇、特征提取和特征轉(zhuǎn)換等方法，可以提取出更有用的特征，提高模型的預(yù)測能力。B選項減少數(shù)據(jù)維度是特征工程的一部分，但不是主要目的；C選項增強(qiáng)數(shù)據(jù)可讀性不是特征工程的主要目的；D選項以上都是。20.D解析：在進(jìn)行征信數(shù)據(jù)挖掘時，模型評估的主要目的是判斷模型是否過擬合、比較不同模型的性能和確定模型的適用范圍。通過評估模型的性能，可以選擇最適合的模型。A選項判斷模型是否過擬合是模型評估的一部分；B選項比較不同模型的性能是模型評估的主要目的之一；C選項確定模型的適用范圍是模型評估的應(yīng)用之一。二、簡答題答案及解析1.征信數(shù)據(jù)挖掘在風(fēng)險管理中的重要性體現(xiàn)在以下幾個方面：首先，征信數(shù)據(jù)挖掘可以幫助銀行和金融機(jī)構(gòu)更準(zhǔn)確地評估借款人的信用風(fēng)險，從而降低不良貸款率，提高資產(chǎn)質(zhì)量。其次，征信數(shù)據(jù)挖掘可以幫助銀行和金融機(jī)構(gòu)發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險因素，提前采取風(fēng)險控制措施，防止風(fēng)險發(fā)生。最后，征信數(shù)據(jù)挖掘可以幫助銀行和金融機(jī)構(gòu)優(yōu)化信貸政策，提高信貸審批效率，降低運營成本。例如，通過數(shù)據(jù)挖掘可以發(fā)現(xiàn)借款人的收入水平、負(fù)債比率和逾期次數(shù)等特征對信用風(fēng)險的影響，從而構(gòu)建信用評分模型，對借款人進(jìn)行信用風(fēng)險評估。2.特征工程是指通過數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征轉(zhuǎn)換等方法，提取出更有用的特征，提高模型的預(yù)測能力。在征信數(shù)據(jù)分析中，特征工程的重要性體現(xiàn)在以下幾個方面：首先，特征工程可以幫助提高模型的精度，通過選擇最有用的特征，可以減少模型的噪聲，提高模型的預(yù)測能力。其次，特征工程可以幫助減少模型的復(fù)雜度，通過減少特征數(shù)量，可以降低模型的計算成本，提高模型的效率。最后，特征工程可以幫助增強(qiáng)模型的可解釋性，通過選擇最有用的特征，可以更直觀地解釋模型的預(yù)測結(jié)果。例如，通過特征工程可以發(fā)現(xiàn)借款人的收入水平、負(fù)債比率和逾期次數(shù)等特征對信用風(fēng)險的影響，從而構(gòu)建信用評分模型，對借款人進(jìn)行信用風(fēng)險評估。3.邏輯回歸模型在征信數(shù)據(jù)分析中的具體應(yīng)用場景主要包括以下幾個方面：首先，邏輯回歸模型可以用于構(gòu)建信用評分模型，對借款人進(jìn)行信用風(fēng)險評估。通過分析借款人的歷史信用數(shù)據(jù)，邏輯回歸模型可以預(yù)測借款人未來可能出現(xiàn)的違約行為，從而對借款人進(jìn)行信用評分。其次，邏輯回歸模型可以用于構(gòu)建信用風(fēng)險預(yù)警模型，提前發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險因素，采取風(fēng)險控制措施。通過分析借款人的實時信用數(shù)據(jù)，邏輯回歸模型可以預(yù)測借款人未來可能出現(xiàn)的違約行為，從而提前采取風(fēng)險控制措施。最后，邏輯回歸模型可以用于構(gòu)建信貸審批模型，優(yōu)化信貸審批流程。通過分析借款人的信用數(shù)據(jù)，邏輯回歸模型可以預(yù)測借款人的信用風(fēng)險，從而優(yōu)化信貸審批流程，提高信貸審批效率。例如，通過邏輯回歸模型可以發(fā)現(xiàn)借款人的收入水平、負(fù)債比率和逾期次數(shù)等特征對信用風(fēng)險的影響，從而構(gòu)建信用評分模型，對借款人進(jìn)行信用風(fēng)險評估。4.交叉驗證是指將數(shù)據(jù)分成多個子集，進(jìn)行多次訓(xùn)練和驗證，從而更全面地評估模型的性能。交叉驗證的作用主要體現(xiàn)在以下幾個方面：首先，交叉驗證可以提高模型的泛化能力，通過多次訓(xùn)練和驗證，可以減少模型的過擬合，提高模型的泛化能力。其次，交叉驗證可以減少模型的方差，通過多次訓(xùn)練和驗證，可以減少模型的方差，提高模型的穩(wěn)定性。最后，交叉驗證可以優(yōu)化模型的參數(shù)，通過多次訓(xùn)練和驗證，可以找到最優(yōu)的模型參數(shù)，提高模型的性能。例如，通過交叉驗證可以發(fā)現(xiàn)借款人的收入水平、負(fù)債比率和逾期次數(shù)等特征對信用風(fēng)險的影響，從而構(gòu)建信用評分模型，對借款人進(jìn)行信用風(fēng)險評估。5.征信數(shù)據(jù)清洗的主要步驟和方法包括以下幾個方面：首先，缺失值處理，可以通過刪除含有缺失值的記錄、填充缺失值或使用模型預(yù)測缺失值等方法進(jìn)行處理。其次，異常值處理，可以通過刪除異常值、將異常值轉(zhuǎn)換為正常值或使用模型預(yù)測異常值等方法進(jìn)行處理。最后，重復(fù)值處理，可以通過刪除重復(fù)值或合并重復(fù)值等方法進(jìn)行處理。例如，通過數(shù)據(jù)清洗可以發(fā)現(xiàn)借款人的收入水平、負(fù)債比率和逾期次數(shù)等特征對信用風(fēng)險的影響，從而構(gòu)建信用評分模型，對借款人進(jìn)行信用風(fēng)險評估。三、論述題答案及解析1.征信數(shù)據(jù)挖掘在信用風(fēng)險預(yù)警中的應(yīng)用過程和方法可以結(jié)合實際案例進(jìn)行詳細(xì)論述。首先，數(shù)據(jù)收集階段，需要收集借款人的歷史信用數(shù)據(jù)，包括個人基本信息、信用交易記錄和逾期信息等。其次，數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、缺失值處理、異常值處理和重復(fù)值處理等，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。然后，特征工程階段，需要選擇最有用的特征，進(jìn)行特征選擇、特征提取和特征轉(zhuǎn)換等，提高模型的預(yù)測能力。接著，模型構(gòu)建階段，可以選擇合適的模型，如邏輯回歸、決策樹或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，進(jìn)行模型訓(xùn)練和優(yōu)化。最后，模型評估階段，需要使用交叉驗證等方法評估模型的性能，選擇最優(yōu)的模型。例如，通過征信數(shù)據(jù)挖掘可以發(fā)現(xiàn)借款人的收入水平、負(fù)債比率和逾期次數(shù)等特征對信用風(fēng)險的影響，從而構(gòu)建信用評分模型，對借款人進(jìn)行信用風(fēng)險評估，提前發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險因素，采取風(fēng)險控制措施。2.征信數(shù)據(jù)挖掘中的特征工程的重要性可以結(jié)合實際案例進(jìn)行詳細(xì)論述。首先，特征選擇階段，需要選擇最有用的特征，如借款人的收入水平、負(fù)債比率和逾期次數(shù)等，這些特征對信用風(fēng)險的影響較大。其次，特征提取階段，可以通過特征組合、特征分解等方法提取出更有用的特征，提高模型的預(yù)測能力。然后，特征轉(zhuǎn)換階段，可以通過特征縮放、特征編碼等方法將特征轉(zhuǎn)換為更適合模型處理的格式。例如，通過特征工程可以發(fā)現(xiàn)借款人的收入水平、負(fù)債比率和逾期次數(shù)等特征對信用風(fēng)險的影響，從而構(gòu)建信用評分模型，對借款人進(jìn)行信用風(fēng)險評估。特征工程的重要性體現(xiàn)在提高模型的精度、減少模型的復(fù)雜度和增強(qiáng)模型的可解釋性上，從而提高模型的預(yù)