信用风险评估：机器学习模型构建——一场数据与算法的华尔兹 各位看官，今天咱们聊点硬核的，但保证有趣，就像看一场数据与算法共舞的华尔兹。主题是：信用风险评估：机器学习模型构建。 什么是信用风险？简单来说，就是借出去的钱，可能要不回来的风险。想象一下，你借给朋友100块，他信誓旦旦下周还，结果下周他失踪了…这就是信用风险！只不过，在金融机构里，这个数字后面可能要加很多个零。 信用风险评估的目的，就是通过各种方法，预测借款人违约的可能性，从而决定是否放贷，以及放多少。传统的信用评估方法，比如人工审核、评分卡等，效率低、成本高，而且容易受到主观因素的影响。所以，机器学习就闪亮登场了！ 一、机器学习：拯救钱包的超级英雄 机器学习，顾名思义，就是让机器自己学习。它通过分析大量数据，找到其中的规律，然后利用这些规律进行预测。在信用风险评估领域，机器学习可以利用借款人的个人信息、财务状况、交易记录等数据，预测其违约概率。 机器学习模型就像一个黑盒子，你喂给它数据，它吐出来预测结果。但是，这个黑盒子里面是什么？别担心，我们会一层一层地把它扒开。 1. 数据准备：巧妇难为无米之炊 机器学习模型再厉害，也需 …