2025年征信考試題庫（征信數(shù)據(jù)分析挖掘）征信數(shù)據(jù)挖掘算法考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本部分共20題，每題2分，共40分。請根據(jù)題目要求，在每小題的四個選項中選出唯一正確答案，并將正確選項字母填涂在答題卡相應(yīng)位置上。）1.在征信數(shù)據(jù)挖掘過程中，以下哪項技術(shù)主要用于處理缺失值？A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.K最近鄰算法D.回歸分析2.征信數(shù)據(jù)中的異常值處理通常采用什么方法？A.刪除異常值B.對異常值進行標(biāo)準(zhǔn)化C.使用中位數(shù)代替異常值D.以上都是3.在征信數(shù)據(jù)挖掘中，邏輯回歸模型主要用于解決什么問題？A.分類問題B.回歸問題C.聚類問題D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘4.征信數(shù)據(jù)預(yù)處理中，數(shù)據(jù)歸一化的目的是什么？A.提高模型精度B.降低計算復(fù)雜度C.消除量綱影響D.增強模型泛化能力5.在征信數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種方法適用于處理高維數(shù)據(jù)？A.主成分分析B.決策樹C.K最近鄰算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6.征信數(shù)據(jù)中的特征選擇方法中，哪種方法基于模型的預(yù)測能力？A.互信息法B.卡方檢驗C.Lasso回歸D.以上都是7.在征信數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種算法屬于集成學(xué)習(xí)方法？A.決策樹B.隨機森林C.K最近鄰算法D.支持向量機8.征信數(shù)據(jù)中的過擬合現(xiàn)象通常如何解決？A.增加數(shù)據(jù)量B.降低模型復(fù)雜度C.使用交叉驗證D.以上都是9.在征信數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種方法適用于不平衡數(shù)據(jù)的處理？A.重采樣B.SMOTE算法C.權(quán)重調(diào)整D.以上都是10.征信數(shù)據(jù)中的特征工程通常包括哪些步驟？A.特征提取B.特征選擇C.特征轉(zhuǎn)換D.以上都是11.在征信數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種模型適用于處理非線性關(guān)系？A.線性回歸B.邏輯回歸C.支持向量機D.決策樹12.征信數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)清洗主要解決什么問題？A.缺失值處理B.異常值處理C.數(shù)據(jù)一致性D.以上都是13.在征信數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種方法適用于處理時序數(shù)據(jù)？A.ARIMA模型B.LSTM網(wǎng)絡(luò)C.決策樹D.支持向量機14.征信數(shù)據(jù)中的特征交叉通常指什么？A.特征合并B.特征選擇C.特征轉(zhuǎn)換D.以上都是15.在征信數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)方法？A.K-means聚類B.決策樹C.PCA降維D.DBSCAN聚類16.征信數(shù)據(jù)中的模型評估指標(biāo)中，哪種指標(biāo)適用于分類問題？A.均方誤差B.R平方C.精確率D.均值絕對誤差17.在征信數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種方法適用于處理稀疏數(shù)據(jù)？A.特征選擇B.數(shù)據(jù)填充C.降維D.以上都是18.征信數(shù)據(jù)中的模型選擇通?？紤]哪些因素？A.模型復(fù)雜度B.模型精度C.模型可解釋性D.以上都是19.在征信數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種方法適用于處理多分類問題？A.邏輯回歸B.支持向量機C.決策樹D.以上都是20.征信數(shù)據(jù)中的模型調(diào)參通常采用什么方法？A.網(wǎng)格搜索B.隨機搜索C.貝葉斯優(yōu)化D.以上都是二、簡答題（本部分共5題，每題6分，共30分。請根據(jù)題目要求，簡要回答問題，答案應(yīng)簡潔明了，字?jǐn)?shù)不宜過多。）1.簡述征信數(shù)據(jù)挖掘中數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其作用。2.解釋什么是特征選擇，并列舉三種常用的特征選擇方法。3.描述一下集成學(xué)習(xí)的原理，并舉例說明其在征信數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用。4.什么是過擬合？請列舉三種解決過擬合的方法。5.在征信數(shù)據(jù)挖掘中，如何處理不平衡數(shù)據(jù)？請列舉兩種常用的處理方法。三、論述題（本部分共1題，共30分。請根據(jù)題目要求，詳細(xì)回答問題，答案應(yīng)條理清晰，邏輯嚴(yán)謹(jǐn)，字?jǐn)?shù)不宜過少。）1.結(jié)合實際案例，詳細(xì)論述征信數(shù)據(jù)挖掘中特征工程的重要性，并說明如何進行有效的特征工程。三、簡答題（本部分共5題，每題6分，共30分。請根據(jù)題目要求，簡要回答問題，答案應(yīng)簡潔明了，字?jǐn)?shù)不宜過多。）6.解釋一下什么是協(xié)同過濾推薦算法，并說明其在征信數(shù)據(jù)挖掘中的潛在應(yīng)用場景。7.描述一下異常值檢測在征信數(shù)據(jù)挖掘中的重要性，并列舉兩種常用的異常值檢測方法。8.什么是交叉驗證？請說明在征信數(shù)據(jù)挖掘中進行交叉驗證的目的。9.解釋什么是模型漂移，并說明在征信數(shù)據(jù)挖掘中如何檢測和處理模型漂移。10.在征信數(shù)據(jù)挖掘中，如何評估模型的泛化能力？請列舉三種常用的評估方法。四、論述題（本部分共1題，共30分。請根據(jù)題目要求，詳細(xì)回答問題，答案應(yīng)條理清晰，邏輯嚴(yán)謹(jǐn)，字?jǐn)?shù)不宜過少。）1.結(jié)合實際案例，詳細(xì)論述征信數(shù)據(jù)挖掘中模型選擇的重要性，并說明如何根據(jù)具體問題選擇合適的模型。在論述過程中，請考慮模型的復(fù)雜度、精度、可解釋性等因素，并舉例說明不同模型在不同場景下的應(yīng)用效果。五、分析題（本部分共1題，共30分。請根據(jù)題目要求，詳細(xì)分析問題，并提出解決方案，答案應(yīng)條理清晰，邏輯嚴(yán)謹(jǐn)，字?jǐn)?shù)不宜過少。）1.假設(shè)你是一名征信數(shù)據(jù)挖掘工程師，某金融機構(gòu)請你幫忙構(gòu)建一個信用評分模型，用于評估客戶的信用風(fēng)險。請詳細(xì)描述你將如何進行數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型選擇、模型訓(xùn)練和模型評估等各個步驟，并說明每個步驟中需要注意的問題和可能的解決方案。在描述過程中，請考慮數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性、時效性等因素，并舉例說明如何處理數(shù)據(jù)中的缺失值、異常值和不平衡問題。本次試卷答案如下一、選擇題答案及解析1.答案：C解析：在征信數(shù)據(jù)挖掘過程中，K最近鄰算法（KNN）可以用于處理缺失值。KNN通過尋找與待處理數(shù)據(jù)最近的K個鄰居，根據(jù)鄰居的特征值來估計缺失值。其他選項如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和回歸分析，雖然也可以處理數(shù)據(jù)，但不是專門用于處理缺失值的技術(shù)。2.答案：D解析：征信數(shù)據(jù)中的異常值處理通常采用多種方法。刪除異常值、對異常值進行標(biāo)準(zhǔn)化和使用中位數(shù)代替異常值都是常見的處理方法。因此，正確答案是“以上都是”。3.答案：A解析：邏輯回歸模型主要用于解決分類問題，例如在征信數(shù)據(jù)挖掘中，可以用于判斷客戶是否會違約。其他選項如回歸問題、聚類問題和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，分別是其他類型的機器學(xué)習(xí)問題。4.答案：C解析：數(shù)據(jù)歸一化的目的是消除量綱影響，使得不同量綱的數(shù)據(jù)具有可比性。歸一化可以防止某些特征因為量綱較大而對模型產(chǎn)生過大的影響。提高模型精度、降低計算復(fù)雜度和增強模型泛化能力雖然也是數(shù)據(jù)預(yù)處理的目標(biāo)，但不是數(shù)據(jù)歸一化的主要目的。5.答案：A解析：主成分分析（PCA）是一種降維技術(shù)，適用于處理高維數(shù)據(jù)。通過將多個特征投影到較低維度的空間中，可以減少數(shù)據(jù)的維度，同時保留大部分重要信息。決策樹、K最近鄰算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然也可以處理高維數(shù)據(jù)，但PCA是專門為此設(shè)計的。6.答案：D解析：特征選擇方法中，基于模型的預(yù)測能力的方法包括互信息法、卡方檢驗和Lasso回歸。這些方法通過模型的預(yù)測能力來評估特征的重要性，從而選擇出最有效的特征。因此，正確答案是“以上都是”。7.答案：B解析：集成學(xué)習(xí)是一種將多個模型組合起來以提高整體性能的技術(shù)。隨機森林是集成學(xué)習(xí)的一種方法，通過構(gòu)建多個決策樹并組合它們的預(yù)測結(jié)果來提高模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。決策樹、K最近鄰算法和支持向量機雖然也是機器學(xué)習(xí)算法，但不是集成學(xué)習(xí)方法。8.答案：D解析：過擬合現(xiàn)象通常通過增加數(shù)據(jù)量、降低模型復(fù)雜度和使用交叉驗證來解決。增加數(shù)據(jù)量可以提高模型的泛化能力，降低模型復(fù)雜度可以防止模型過擬合，交叉驗證可以更準(zhǔn)確地評估模型的性能。因此，正確答案是“以上都是”。9.答案：D解析：處理不平衡數(shù)據(jù)的方法包括重采樣、SMOTE算法和權(quán)重調(diào)整。重采樣通過增加少數(shù)類樣本或減少多數(shù)類樣本來平衡數(shù)據(jù)，SMOTE算法通過生成合成樣本來增加少數(shù)類樣本，權(quán)重調(diào)整通過給不同類別的樣本不同的權(quán)重來平衡數(shù)據(jù)。因此，正確答案是“以上都是”。10.答案：D解析：特征工程通常包括特征提取、特征選擇和特征轉(zhuǎn)換等步驟。特征提取是從原始數(shù)據(jù)中提取出有用的特征，特征選擇是選擇出最有效的特征，特征轉(zhuǎn)換是對特征進行變換以提高其有效性。因此，正確答案是“以上都是”。11.答案：C解析：支持向量機（SVM）適用于處理非線性關(guān)系，通過核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間，從而可以線性分割。線性回歸、邏輯回歸和決策樹雖然也可以處理數(shù)據(jù)，但主要適用于線性關(guān)系。12.答案：D解析：數(shù)據(jù)清洗主要解決缺失值處理、異常值處理和數(shù)據(jù)一致性等問題。缺失值處理是通過填充或刪除缺失值來提高數(shù)據(jù)的完整性，異常值處理是通過識別和處理異常值來提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，數(shù)據(jù)一致性是通過確保數(shù)據(jù)的一致性來提高數(shù)據(jù)的可靠性。因此，正確答案是“以上都是”。13.答案：B解析：LSTM（長短期記憶）網(wǎng)絡(luò)適用于處理時序數(shù)據(jù)，可以捕捉時間序列中的長期依賴關(guān)系。ARIMA模型、決策樹和支持向量機雖然也可以處理時序數(shù)據(jù)，但LSTM是專門為此設(shè)計的。14.答案：A解析：特征交叉通常指特征合并，即將多個特征組合成一個新特征。特征選擇、特征轉(zhuǎn)換和特征合并雖然也是特征工程的技術(shù)，但特征交叉特指特征合并。15.答案：B解析：決策樹屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，通過學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的特征和標(biāo)簽之間的關(guān)系，來預(yù)測新數(shù)據(jù)的標(biāo)簽。K-means聚類、PCA降維和DBSCAN聚類屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。16.答案：C解析：精確率是分類問題的評估指標(biāo)，用于衡量模型預(yù)測為正類的樣本中實際為正類的比例。均方誤差、R平方和均值絕對誤差主要用于回歸問題的評估。17.答案：D解析：處理稀疏數(shù)據(jù)的方法包括特征選擇、數(shù)據(jù)填充和降維。特征選擇可以減少冗余特征，數(shù)據(jù)填充可以填補缺失值，降維可以減少數(shù)據(jù)的維度。因此，正確答案是“以上都是”。18.答案：D解析：模型選擇通常考慮模型的復(fù)雜度、精度、可解釋性等因素。模型的復(fù)雜度影響模型的泛化能力，精度影響模型的預(yù)測性能，可解釋性影響模型的應(yīng)用效果。因此，正確答案是“以上都是”。19.答案：D解析：處理多分類問題的方法包括邏輯回歸、支持向量機和決策樹。雖然這些方法也可以用于多分類問題，但通常需要特定的處理方法，如一對多或多對多分類。因此，正確答案是“以上都是”。20.答案：D解析：模型調(diào)參通常采用網(wǎng)格搜索、隨機搜索和貝葉斯優(yōu)化等方法。網(wǎng)格搜索通過嘗試所有可能的參數(shù)組合來找到最佳參數(shù)，隨機搜索通過隨機嘗試參數(shù)組合來找到最佳參數(shù)，貝葉斯優(yōu)化通過構(gòu)建參數(shù)的概率模型來找到最佳參數(shù)。因此，正確答案是“以上都是”。二、簡答題答案及解析1.簡述征信數(shù)據(jù)挖掘中數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其作用。答案：數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約。數(shù)據(jù)清洗用于處理缺失值、異常值和數(shù)據(jù)不一致等問題；數(shù)據(jù)集成將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并成一個數(shù)據(jù)集；數(shù)據(jù)變換將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更適合挖掘的形式，如歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化等；數(shù)據(jù)規(guī)約通過減少數(shù)據(jù)的維度或數(shù)量來降低數(shù)據(jù)的復(fù)雜度。解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘的重要步驟，其目的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。數(shù)據(jù)清洗通過處理缺失值、異常值和數(shù)據(jù)不一致等問題，可以提高數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性和一致性；數(shù)據(jù)集成通過合并多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，可以提供更全面的數(shù)據(jù)信息；數(shù)據(jù)變換通過將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更適合挖掘的形式，可以提高模型的性能；數(shù)據(jù)規(guī)約通過減少數(shù)據(jù)的維度或數(shù)量，可以降低計算的復(fù)雜度，提高模型的效率。2.解釋什么是特征選擇，并列舉三種常用的特征選擇方法。答案：特征選擇是從原始數(shù)據(jù)中選擇出最有效的特征的過程。常用的特征選擇方法包括互信息法、卡方檢驗和Lasso回歸?；バ畔⒎ㄍㄟ^計算特征與標(biāo)簽之間的互信息來評估特征的重要性；卡方檢驗通過計算特征與標(biāo)簽之間的卡方統(tǒng)計量來評估特征的重要性；Lasso回歸通過引入L1正則化項來選擇重要的特征。解析：特征選擇是數(shù)據(jù)挖掘的重要步驟，其目的是提高模型的性能和可解釋性。通過選擇出最有效的特征，可以減少模型的復(fù)雜度，提高模型的泛化能力。互信息法通過計算特征與標(biāo)簽之間的互信息來評估特征的重要性，互信息越大，特征越重要；卡方檢驗通過計算特征與標(biāo)簽之間的卡方統(tǒng)計量來評估特征的重要性，卡方統(tǒng)計量越大，特征越重要；Lasso回歸通過引入L1正則化項來選擇重要的特征，L1正則化項會使得一些不重要的特征的系數(shù)為零，從而實現(xiàn)特征選擇。3.描述一下集成學(xué)習(xí)的原理，并舉例說明其在征信數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用。答案：集成學(xué)習(xí)的原理是將多個模型組合起來以提高整體性能。集成學(xué)習(xí)通過構(gòu)建多個模型并組合它們的預(yù)測結(jié)果來提高模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。常用的集成學(xué)習(xí)方法包括隨機森林和梯度提升樹。隨機森林通過構(gòu)建多個決策樹并組合它們的預(yù)測結(jié)果來提高模型的準(zhǔn)確性和魯棒性；梯度提升樹通過迭代地構(gòu)建多個決策樹并組合它們的預(yù)測結(jié)果來提高模型的性能。解析：集成學(xué)習(xí)是一種強大的機器學(xué)習(xí)方法，可以顯著提高模型的性能和魯棒性。通過組合多個模型的預(yù)測結(jié)果，可以減少單個模型的誤差，提高模型的泛化能力。在征信數(shù)據(jù)挖掘中，集成學(xué)習(xí)可以用于構(gòu)建信用評分模型，通過組合多個模型的預(yù)測結(jié)果，可以提高信用評分模型的準(zhǔn)確性和魯棒性，從而更有效地評估客戶的信用風(fēng)險。4.什么是過擬合？請列舉三種解決過擬合的方法。答案：過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很差的現(xiàn)象。解決過擬合的方法包括增加數(shù)據(jù)量、降低模型復(fù)雜度和使用交叉驗證。增加數(shù)據(jù)量可以提高模型的泛化能力，降低模型復(fù)雜度可以防止模型過擬合，交叉驗證可以更準(zhǔn)確地評估模型的性能。解析：過擬合是機器學(xué)習(xí)中常見的問題，會導(dǎo)致模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很差。解決過擬合的方法包括增加數(shù)據(jù)量、降低模型復(fù)雜度和使用交叉驗證。增加數(shù)據(jù)量可以提高模型的泛化能力，防止模型過擬合；降低模型復(fù)雜度可以防止模型過擬合，提高模型的泛化能力；交叉驗證可以更準(zhǔn)確地評估模型的性能，從而選擇出更合適的模型。5.在征信數(shù)據(jù)挖掘中，如何處理不平衡數(shù)據(jù)？請列舉兩種常用的處理方法。答案：處理不平衡數(shù)據(jù)的方法包括重采樣和SMOTE算法。重采樣通過增加少數(shù)類樣本或減少多數(shù)類樣本來平衡數(shù)據(jù)；SMOTE算法通過生成合成樣本來增加少數(shù)類樣本。解析：不平衡數(shù)據(jù)是征信數(shù)據(jù)挖掘中常見的問題，會導(dǎo)致模型偏向多數(shù)類樣本，從而影響模型的性能。處理不平衡數(shù)據(jù)的方法包括重采樣和SMOTE算法。重采樣通過增加少數(shù)類樣本或減少多數(shù)類樣本來平衡數(shù)據(jù)，從而提高模型的性能；SMOTE算法通過生成合成樣本來增加少數(shù)類樣本，從而提高模型的性能。三、論述題答案及解析1.結(jié)合實際案例，詳細(xì)論述征信數(shù)據(jù)挖掘中特征工程的重要性，并說明如何進行有效的特征工程。答案：特征工程在征信數(shù)據(jù)挖掘中非常重要，可以顯著提高模型的性能和可解釋性。有效的特征工程包括特征提取、特征選擇和特征轉(zhuǎn)換等步驟。特征提取是從原始數(shù)據(jù)中提取出有用的特征，特征選擇是選擇出最有效的特征，特征轉(zhuǎn)換是對特征進行變換以提高其有效性。在實際案例中，可以通過分析客戶的信用歷史、收入水平、負(fù)債情況等特征，提取出有用的特征，如信用評分、收入與負(fù)債比等，然后通過特征選擇方法選擇出最有效的特征，最后通過特征轉(zhuǎn)換方法對特征進行變換，提高其有效性。解析：特征工程在征信數(shù)據(jù)挖掘中非常重要，可以顯著提高模型的性能和可解釋性。有效的特征工程包括特征提取、特征選擇和特征轉(zhuǎn)換等步驟。特征提取是從原始數(shù)據(jù)中提取出有用的特征，這些特征可以是原始數(shù)據(jù)中的直接屬性，也可以是通過組合多個屬性得到的衍生屬性。特征選擇是選擇出最有效的特征，通過選擇出最有效的特征，可以減少模型的復(fù)雜度，提高模型的泛化能力。特征轉(zhuǎn)換是對特征進行變換以提高其有效性，如歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化等，可以消除量綱影響，提高模型的性能。在實際案例中，可以通過分析客戶的信用歷史、收入水平、負(fù)債情況等特征，提取出有用的特征，如信用評分、收入與負(fù)債比等，然后通過特征選擇方法選擇出最有效的特征，最后通過特征轉(zhuǎn)換方法對特征進行變換，提高其有效性。四、分析題答案及解析1.假設(shè)你是一名征信數(shù)據(jù)挖掘工程師，某金融機構(gòu)請你幫忙構(gòu)建一個信用評分模型，用于評估客戶的信用風(fēng)險。請詳細(xì)描述你將如何進行數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型選擇、模型訓(xùn)練和模型評估等各個步驟，并說明每個步驟中需要注意的問題和可能的解決方案。在描述過程中，請考慮數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性、時效性等因素，并舉例說明如何處理數(shù)據(jù)中的缺失值、異常值和不平衡問題。答案：數(shù)據(jù)收集：首先，需要收集客戶的信用歷史、收入水平、負(fù)債情況等數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源可以是金融機構(gòu)內(nèi)部的數(shù)據(jù)庫，也可以是外部數(shù)據(jù)源。需要注意數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性和時效性。數(shù)據(jù)預(yù)處理：對收集到的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約。數(shù)據(jù)清洗用于處理缺失值、異常值和數(shù)據(jù)不一致等問題；數(shù)據(jù)集成將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并成一個數(shù)據(jù)集；數(shù)據(jù)變換將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更適合挖掘的形式，如歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化等；數(shù)據(jù)規(guī)約通過減少數(shù)據(jù)的維度或數(shù)量來降低數(shù)據(jù)的復(fù)雜度。在數(shù)據(jù)清洗過程中，可以采用填充或刪除缺失值的方法，如使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)填充缺失值；可以采用刪除或修正異常值的方法，如使用統(tǒng)計方法識別異常值，并將其刪除或修正；可以采用歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化等方法對數(shù)據(jù)進行變換，以提高其有效性。特征工程：進行特征提取、特征選擇和特征轉(zhuǎn)換。特征提取是從原始數(shù)據(jù)中提取出有用的特征，如信用評分、收入與負(fù)債比等；特征選擇是選擇出最有效的特征，如使用互信息法、卡方檢驗或Lasso回歸等方法；特征轉(zhuǎn)換是對特征進行變換以提高其有效性，如歸