文件名称：Competition_notebook:数据竞赛笔记fork
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更新时间：2024-04-21 04:05:14
目录 比赛 结构化比赛 2019年厦门国际银行数创金融杯 赛题链接赛题任务信用风险是金融监管机构重点关注的风险，关乎金融系统运行的稳定。在实际业务开展和模型构建过程中，面临着高维稀疏特征以及样本不平衡等各种问题，如何应用机器学习等数据挖掘方法提高信用风险的评估和预测能力，是各家金融机构积极探索的方向。的实战能力。本次赛题被引用为20个非匿名的业务变量以及84个匿名分支，在极不平衡的样本数据中，预测客户是否会出现信用违约行为。赛题难点①数据的高维稀疏性导致数据的可利用性降低，给模型学习能力的提升带来了困难；②数据的极度不平衡，导致模型极其容易出现过拟合问题；③匿名区间的处理：如何理解并使用匿名分段中潜在的业务意义；④新旧数据探索：如何重新建立新旧数据的差异，如何把握特征的新旧差异，以及如何建立适当的验证策略；方案参考 安泰杯-跨境电商智能算法大赛 赛题链接赛题任务今天许多中国互联网公司都在响
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