2025年征信信用評(píng)分模型真題模擬解析試卷考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本部分共20題，每題2分，共40分。每題只有一個(gè)最佳答案，請(qǐng)將正確選項(xiàng)的字母填涂在答題卡上。）1.征信信用評(píng)分模型的核心目的是什么？A.減少銀行運(yùn)營(yíng)成本B.提高借款人還款意愿C.預(yù)測(cè)借款人的違約概率D.完善金融監(jiān)管體系2.在征信信用評(píng)分模型的構(gòu)建過(guò)程中，以下哪項(xiàng)數(shù)據(jù)通常不被納入考慮范圍？A.個(gè)人收入水平B.貸款歷史記錄C.社交媒體活動(dòng)D.信用卡使用情況3.以下哪種統(tǒng)計(jì)方法常用于征信信用評(píng)分模型的特征選擇？A.線(xiàn)性回歸B.決策樹(shù)C.邏輯回歸D.聚類(lèi)分析4.在征信信用評(píng)分模型中，"逾期30天以上"這一特征通常被賦予較高的權(quán)重，原因是什么？A.逾期時(shí)間越長(zhǎng)，違約概率越高B.逾期30天是法律規(guī)定的違約界限C.逾期30天以上容易引發(fā)連鎖反應(yīng)D.逾期30天以上對(duì)銀行造成的損失最大5.征信信用評(píng)分模型的驗(yàn)證過(guò)程中，常用的指標(biāo)有哪些？A.準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)B.AUC、KS值、MSEC.MAE、RMSE、R2D.VAR、CVAR、ES6.在征信信用評(píng)分模型中，"居住穩(wěn)定性"這一特征通常如何量化？A.居住地址變更次數(shù)B.居住年限C.房產(chǎn)證類(lèi)型D.房屋面積7.征信信用評(píng)分模型的特征工程中，以下哪項(xiàng)操作屬于數(shù)據(jù)清洗？A.特征縮放B.特征編碼C.缺失值填充D.特征選擇8.在征信信用評(píng)分模型中，"職業(yè)類(lèi)型"這一特征通常如何處理？A.直接使用原始數(shù)據(jù)B.進(jìn)行獨(dú)熱編碼C.使用主成分分析降維D.以上都不對(duì)9.征信信用評(píng)分模型的特征選擇過(guò)程中，常用的方法有哪些？A.遞歸特征消除B.Lasso回歸C.決策樹(shù)重要性排序D.以上都是10.在征信信用評(píng)分模型中，"負(fù)債率"這一特征通常如何計(jì)算？A.總負(fù)債÷總收入B.總負(fù)債÷總資產(chǎn)C.總負(fù)債÷總負(fù)債+凈資產(chǎn)D.以上都不對(duì)11.征信信用評(píng)分模型的驗(yàn)證過(guò)程中，"過(guò)擬合"現(xiàn)象如何表現(xiàn)？A.模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)較差B.模型在測(cè)試集上表現(xiàn)良好，但在訓(xùn)練集上表現(xiàn)較差C.模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集上表現(xiàn)都不好D.模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集上表現(xiàn)都不好，但都很好12.在征信信用評(píng)分模型中，"婚姻狀況"這一特征通常如何處理？A.直接使用原始數(shù)據(jù)B.進(jìn)行獨(dú)熱編碼C.使用主成分分析降維D.以上都不對(duì)13.征信信用評(píng)分模型的特征工程中，以下哪項(xiàng)操作屬于特征變換？A.特征縮放B.特征編碼C.缺失值填充D.特征選擇14.在征信信用評(píng)分模型中，"教育程度"這一特征通常如何量化？A.學(xué)歷證書(shū)編號(hào)B.學(xué)歷層次（如高中、本科、碩士）C.畢業(yè)院校排名D.學(xué)習(xí)年限15.征信信用評(píng)分模型的驗(yàn)證過(guò)程中，"欠擬合"現(xiàn)象如何表現(xiàn)？A.模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)較差B.模型在測(cè)試集上表現(xiàn)良好，但在訓(xùn)練集上表現(xiàn)較差C.模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集上表現(xiàn)都不好D.模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集上表現(xiàn)都不好，但都很好16.在征信信用評(píng)分模型中，"信用查詢(xún)次數(shù)"這一特征通常如何處理？A.直接使用原始數(shù)據(jù)B.進(jìn)行特征縮放C.使用主成分分析降維D.以上都不對(duì)17.征信信用評(píng)分模型的特征工程中，以下哪項(xiàng)操作屬于特征組合？A.特征縮放B.特征編碼C.創(chuàng)建新的特征（如負(fù)債率）D.特征選擇18.在征信信用評(píng)分模型中，"貸款金額"這一特征通常如何處理？A.直接使用原始數(shù)據(jù)B.進(jìn)行特征縮放C.使用主成分分析降維D.以上都不對(duì)19.征信信用評(píng)分模型的驗(yàn)證過(guò)程中，常用的交叉驗(yàn)證方法有哪些？A.K折交叉驗(yàn)證B.留一交叉驗(yàn)證C.自助法D.以上都是20.在征信信用評(píng)分模型中，"年齡"這一特征通常如何處理？A.直接使用原始數(shù)據(jù)B.進(jìn)行特征縮放C.使用主成分分析降維D.以上都不對(duì)二、判斷題（本部分共10題，每題2分，共20分。請(qǐng)將正確選項(xiàng)的"正確"填涂在答題卡上，錯(cuò)誤選項(xiàng)的"錯(cuò)誤"填涂在答題卡上。）21.征信信用評(píng)分模型只能用于銀行信貸審批，不能用于其他領(lǐng)域。（×）22.在征信信用評(píng)分模型的構(gòu)建過(guò)程中，所有數(shù)據(jù)都應(yīng)該被納入考慮范圍。（×）23.征信信用評(píng)分模型的特征選擇過(guò)程中，可以使用遞歸特征消除方法。（√）24.在征信信用評(píng)分模型中，"逾期30天以上"這一特征通常被賦予較高的權(quán)重，因?yàn)橛馄跁r(shí)間越長(zhǎng)，違約概率越高。（√）25.征信信用評(píng)分模型的驗(yàn)證過(guò)程中，常用的指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)。（√）26.在征信信用評(píng)分模型中，"居住穩(wěn)定性"這一特征通常通過(guò)居住地址變更次數(shù)來(lái)量化。（×）27.征信信用評(píng)分模型的特征工程中，數(shù)據(jù)清洗屬于特征選擇的一種方法。（×）28.在征信信用評(píng)分模型中，"職業(yè)類(lèi)型"這一特征通常需要進(jìn)行獨(dú)熱編碼處理。（√）29.征信信用評(píng)分模型的特征選擇過(guò)程中，可以使用Lasso回歸方法。（√）30.在征信信用評(píng)分模型中，"負(fù)債率"這一特征通常通過(guò)總負(fù)債÷總收入來(lái)計(jì)算。（√）三、簡(jiǎn)答題（本部分共5題，每題4分，共20分。請(qǐng)根據(jù)題目要求，在答題紙上作答。）31.簡(jiǎn)述征信信用評(píng)分模型的基本構(gòu)建步驟。32.在征信信用評(píng)分模型中，如何處理缺失值？請(qǐng)列舉至少兩種方法并簡(jiǎn)要說(shuō)明其原理。33.征信信用評(píng)分模型中，什么是過(guò)擬合？請(qǐng)簡(jiǎn)述過(guò)擬合的表現(xiàn)以及可能導(dǎo)致過(guò)擬合的原因。34.在征信信用評(píng)分模型中，特征選擇的重要性體現(xiàn)在哪些方面？請(qǐng)至少列舉三點(diǎn)。35.征信信用評(píng)分模型在實(shí)際應(yīng)用中可能面臨哪些挑戰(zhàn)？請(qǐng)至少列舉三點(diǎn)。四、論述題（本部分共2題，每題10分，共20分。請(qǐng)根據(jù)題目要求，在答題紙上作答。）36.詳細(xì)論述征信信用評(píng)分模型在銀行信貸審批中的應(yīng)用過(guò)程，包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型選擇、模型訓(xùn)練、模型驗(yàn)證和模型部署等環(huán)節(jié)。37.結(jié)合實(shí)際案例，論述征信信用評(píng)分模型在風(fēng)險(xiǎn)控制中的作用，并分析其可能存在的局限性。五、案例分析題（本部分共1題，共20分。請(qǐng)根據(jù)題目要求，在答題紙上作答。）38.某銀行在構(gòu)建征信信用評(píng)分模型時(shí)，收集了借款人的年齡、收入、職業(yè)、貸款歷史、信用卡使用情況、居住穩(wěn)定性等數(shù)據(jù)。在模型訓(xùn)練過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)模型的準(zhǔn)確率在訓(xùn)練集上很高，但在測(cè)試集上表現(xiàn)較差。請(qǐng)分析可能導(dǎo)致這種現(xiàn)象的原因，并提出相應(yīng)的改進(jìn)措施。本次試卷答案如下一、選擇題答案及解析1.C解析：征信信用評(píng)分模型的核心目的是預(yù)測(cè)借款人的違約概率，通過(guò)分析借款人的歷史信用數(shù)據(jù)，建立模型來(lái)評(píng)估其未來(lái)違約的可能性，從而幫助金融機(jī)構(gòu)做出更合理的信貸決策。2.C解析：在征信信用評(píng)分模型的構(gòu)建過(guò)程中，主要考慮與信用相關(guān)的數(shù)據(jù)，如個(gè)人收入水平、貸款歷史記錄、信用卡使用情況等。社交媒體活動(dòng)通常不被納入考慮范圍，因?yàn)槠渑c信用風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)聯(lián)性較弱，且可能涉及隱私問(wèn)題。3.B解析：決策樹(shù)是一種常用的統(tǒng)計(jì)方法，用于特征選擇和模型構(gòu)建。在征信信用評(píng)分模型中，決策樹(shù)可以通過(guò)遞歸分割數(shù)據(jù)，選擇對(duì)預(yù)測(cè)目標(biāo)（如違約概率）最有影響力的特征，從而實(shí)現(xiàn)特征選擇。4.A解析：在征信信用評(píng)分模型中，逾期時(shí)間越長(zhǎng)，違約概率越高。因此，"逾期30天以上"這一特征通常被賦予較高的權(quán)重，因?yàn)橛馄跁r(shí)間越長(zhǎng)，借款人違約的可能性越大，對(duì)金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)也越高。5.A解析：在征信信用評(píng)分模型的驗(yàn)證過(guò)程中，常用的指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)。這些指標(biāo)可以幫助評(píng)估模型在不同閾值下的性能，從而選擇最適合的閾值進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用。6.B解析：在征信信用評(píng)分模型中，"居住穩(wěn)定性"這一特征通常通過(guò)居住年限來(lái)量化。居住年限越長(zhǎng)，通常意味著借款人生活越穩(wěn)定，違約的可能性越低。7.C解析：在征信信用評(píng)分模型的特征工程中，數(shù)據(jù)清洗屬于缺失值處理的一種方法。通過(guò)填充缺失值，可以提高數(shù)據(jù)的完整性和模型的準(zhǔn)確性。8.B解析：在征信信用評(píng)分模型中，"職業(yè)類(lèi)型"這一特征通常需要進(jìn)行獨(dú)熱編碼處理。獨(dú)熱編碼可以將分類(lèi)變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值變量，便于模型處理。9.D解析：在征信信用評(píng)分模型的特征選擇過(guò)程中，常用的方法包括遞歸特征消除、Lasso回歸和決策樹(shù)重要性排序。這些方法可以幫助選擇對(duì)預(yù)測(cè)目標(biāo)最有影響力的特征，提高模型的性能。10.A解析：在征信信用評(píng)分模型中，"負(fù)債率"這一特征通常通過(guò)總負(fù)債÷總收入來(lái)計(jì)算。負(fù)債率越高，通常意味著借款人的財(cái)務(wù)壓力越大，違約的可能性越高。11.A解析：在征信信用評(píng)分模型的驗(yàn)證過(guò)程中，"過(guò)擬合"現(xiàn)象表現(xiàn)為模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)較差。這是因?yàn)槟Ｐ瓦^(guò)于復(fù)雜，學(xué)習(xí)了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，導(dǎo)致泛化能力下降。12.B解析：在征信信用評(píng)分模型中，"婚姻狀況"這一特征通常需要進(jìn)行獨(dú)熱編碼處理。獨(dú)熱編碼可以將分類(lèi)變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值變量，便于模型處理。13.A解析：在征信信用評(píng)分模型的特征工程中，特征縮放屬于特征變換的一種方法。特征縮放可以將不同量綱的特征統(tǒng)一到同一量綱，避免某些特征對(duì)模型的影響過(guò)大。14.B解析：在征信信用評(píng)分模型中，"教育程度"這一特征通常通過(guò)學(xué)歷層次（如高中、本科、碩士）來(lái)量化。學(xué)歷層次越高，通常意味著借款人的綜合素質(zhì)越高，違約的可能性越低。15.A解析：在征信信用評(píng)分模型的驗(yàn)證過(guò)程中，"欠擬合"現(xiàn)象表現(xiàn)為模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)較差。這是因?yàn)槟Ｐ瓦^(guò)于簡(jiǎn)單，未能捕捉到數(shù)據(jù)中的規(guī)律，導(dǎo)致泛化能力下降。16.A解析：在征信信用評(píng)分模型中，"信用查詢(xún)次數(shù)"這一特征通常直接使用原始數(shù)據(jù)。信用查詢(xún)次數(shù)越多，通常意味著借款人的信用需求越高，違約的可能性越高。17.C解析：在征信信用評(píng)分模型的特征工程中，特征組合屬于創(chuàng)建新的特征的一種方法。通過(guò)組合現(xiàn)有特征，可以創(chuàng)建新的特征，提高模型的性能。18.B解析：在征信信用評(píng)分模型中，"貸款金額"這一特征通常需要進(jìn)行特征縮放處理。特征縮放可以將不同量綱的特征統(tǒng)一到同一量綱，避免某些特征對(duì)模型的影響過(guò)大。19.D解析：在征信信用評(píng)分模型的驗(yàn)證過(guò)程中，常用的交叉驗(yàn)證方法包括K折交叉驗(yàn)證、留一交叉驗(yàn)證和自助法。這些方法可以幫助評(píng)估模型的泛化能力，避免過(guò)擬合。20.A解析：在征信信用評(píng)分模型中，"年齡"這一特征通常直接使用原始數(shù)據(jù)。年齡是借款人信用歷史的重要參考因素，年齡越大，通常意味著借款人信用歷史越長(zhǎng)，違約的可能性越低。二、判斷題答案及解析21.×解析：征信信用評(píng)分模型不僅用于銀行信貸審批，還廣泛應(yīng)用于其他領(lǐng)域，如保險(xiǎn)、租賃、招聘等。通過(guò)評(píng)估個(gè)體的信用風(fēng)險(xiǎn)，可以幫助企業(yè)做出更合理的決策。22.×解析：在征信信用評(píng)分模型的構(gòu)建過(guò)程中，并非所有數(shù)據(jù)都應(yīng)該被納入考慮范圍。需要根據(jù)數(shù)據(jù)的relevance和quality進(jìn)行篩選，避免引入無(wú)關(guān)或低質(zhì)量的數(shù)據(jù)，影響模型的性能。23.√解析：在征信信用評(píng)分模型的特征選擇過(guò)程中，可以使用遞歸特征消除方法。遞歸特征消除通過(guò)遞歸地移除特征，選擇對(duì)預(yù)測(cè)目標(biāo)最有影響力的特征，提高模型的性能。24.√解析：在征信信用評(píng)分模型中，"逾期30天以上"這一特征通常被賦予較高的權(quán)重，因?yàn)橛馄跁r(shí)間越長(zhǎng)，違約概率越高。這有助于模型更準(zhǔn)確地評(píng)估借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)。25.√解析：在征信信用評(píng)分模型的驗(yàn)證過(guò)程中，常用的指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)。這些指標(biāo)可以幫助評(píng)估模型在不同閾值下的性能，從而選擇最適合的閾值進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用。26.×解析：在征信信用評(píng)分模型中，"居住穩(wěn)定性"這一特征通常通過(guò)居住年限來(lái)量化，而不是居住地址變更次數(shù)。居住年限越長(zhǎng)，通常意味著借款人生活越穩(wěn)定，違約的可能性越低。27.×解析：在征信信用評(píng)分模型的特征工程中，數(shù)據(jù)清洗屬于缺失值處理的一種方法，而不是特征選擇。特征選擇是指從現(xiàn)有特征中選擇對(duì)預(yù)測(cè)目標(biāo)最有影響力的特征。28.√解析：在征信信用評(píng)分模型中，"職業(yè)類(lèi)型"這一特征通常需要進(jìn)行獨(dú)熱編碼處理。獨(dú)熱編碼可以將分類(lèi)變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值變量，便于模型處理。29.√解析：在征信信用評(píng)分模型的特征選擇過(guò)程中，可以使用Lasso回歸方法。Lasso回歸通過(guò)引入L1正則化，可以將不重要的特征系數(shù)壓縮為0，從而實(shí)現(xiàn)特征選擇。30.√解析：在征信信用評(píng)分模型中，"負(fù)債率"這一特征通常通過(guò)總負(fù)債÷總收入來(lái)計(jì)算。負(fù)債率越高，通常意味著借款人的財(cái)務(wù)壓力越大，違約的可能性越高。三、簡(jiǎn)答題答案及解析31.征信信用評(píng)分模型的基本構(gòu)建步驟包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型選擇、模型訓(xùn)練、模型驗(yàn)證和模型部署。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集和整理相關(guān)數(shù)據(jù)，包括借款人的基本信息、信用歷史、貸款記錄等。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、填充缺失值、特征工程等操作，確保數(shù)據(jù)的完整性和質(zhì)量。模型選擇：根據(jù)問(wèn)題的特點(diǎn)和數(shù)據(jù)的特性，選擇合適的模型，如邏輯回歸、決策樹(shù)、隨機(jī)森林等。模型選擇需要考慮模型的復(fù)雜度、泛化能力等因素。模型訓(xùn)練：使用準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)，使模型能夠較好地?cái)M合數(shù)據(jù)。訓(xùn)練過(guò)程中需要監(jiān)控模型的性能，避免過(guò)擬合或欠擬合。模型驗(yàn)證：使用驗(yàn)證集對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，常用的指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等。通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)和閾值，選擇最適合的模型配置。模型部署：將訓(xùn)練好的模型部署到實(shí)際應(yīng)用中，如銀行信貸審批系統(tǒng)。部署過(guò)程中需要監(jiān)控模型的性能，定期進(jìn)行更新和維護(hù)。32.在征信信用評(píng)分模型中，處理缺失值的方法包括均值填充、中位數(shù)填充、眾數(shù)填充、插值法等。均值填充：將缺失值替換為特征的均值。適用于連續(xù)型特征，但可能會(huì)引入偏差。中位數(shù)填充：將缺失值替換為特征的中位數(shù)。適用于連續(xù)型特征，對(duì)異常值不敏感。眾數(shù)填充：將缺失值替換為特征的眾數(shù)。適用于分類(lèi)特征，但可能會(huì)引入偏差。插值法：使用插值法填充缺失值，如線(xiàn)性插值、樣條插值等。適用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，可以保留數(shù)據(jù)的趨勢(shì)和模式。33.征信信用評(píng)分模型中，過(guò)擬合是指模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)較差的現(xiàn)象。過(guò)擬合的原因包括模型過(guò)于復(fù)雜、訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足、特征選擇不當(dāng)?shù)取＿^(guò)擬合的表現(xiàn)：模型在訓(xùn)練集上準(zhǔn)確率很高，但在測(cè)試集上準(zhǔn)確率較低。模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的噪聲和細(xì)節(jié)過(guò)度學(xué)習(xí)，導(dǎo)致泛化能力下降。改進(jìn)措施：可以通過(guò)增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量、簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)、使用正則化方法、交叉驗(yàn)證等方法來(lái)避免過(guò)擬合。34.征信信用評(píng)分模型中，特征選擇的重要性體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：提高模型性能：選擇對(duì)預(yù)測(cè)目標(biāo)最有影響力的特征，可以提高模型的準(zhǔn)確率和泛化能力。降低模型復(fù)雜度：減少特征數(shù)量，可以降低模型的復(fù)雜度，提高模型的解釋性和可維護(hù)性。減少計(jì)算成本：減少特征數(shù)量，可以減少模型的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)時(shí)間，提高模型的效率。避免冗余信息：選擇不相關(guān)的特征，可能會(huì)引入冗余信息，影響模型的性能。35.征信信用評(píng)分模型在實(shí)際應(yīng)用中可能面臨的挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題、模型解釋性問(wèn)題、法律法規(guī)限制等。數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題：數(shù)據(jù)可能存在缺失值、異常值、不一致等問(wèn)題，影響模型的性能。模型解釋性問(wèn)題：復(fù)雜的模型可能難以解釋?zhuān)瑢?dǎo)致用戶(hù)對(duì)模型的信任度降低。法律法規(guī)限制：征信信用評(píng)分模型可能受到隱私保護(hù)、反歧視等法律法規(guī)的限制，需要在模型設(shè)計(jì)和應(yīng)用中遵守相關(guān)規(guī)定。四、論述題答案及解析36.征信信用評(píng)分模型在銀行信貸審批中的應(yīng)用過(guò)程包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型選擇、模型訓(xùn)練、模型驗(yàn)證和模型部署等環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集和整理相關(guān)數(shù)據(jù)，包括借款人的基本信息、信用歷史、貸款記錄等。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、填充缺失值、特征工程等操作，確保數(shù)據(jù)的完整性和質(zhì)量。模型選擇：根據(jù)問(wèn)題的特點(diǎn)和數(shù)據(jù)的特性，選擇合適的模型，如邏輯回歸、決策樹(shù)、隨機(jī)森林等。模型選擇需要考慮模型的復(fù)雜度、泛化能力等因素。模型訓(xùn)練：使用準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)，使模型能夠較好地?cái)M合數(shù)據(jù)。訓(xùn)練過(guò)程中需要監(jiān)控模型的性能，避免過(guò)擬合或欠擬合。模型驗(yàn)證：使用驗(yàn)證集對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，常用的指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等。通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)和閾值，選擇最適合的模型配置。模型部署：將訓(xùn)練好的模型部署到實(shí)際應(yīng)用中，如銀行信貸審批系統(tǒng)。部署過(guò)程中需要監(jiān)控模