如何用策略挖掘降低逾期风险

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关注 “ 金科应用研院 ” ，回复“ 礼包 ” 领取“ 风控资料合集 ” 文末还有惊喜小福利，记得看到底呦 随着金融科技的迅猛发展，数据驱动的风控手段在金融机构中扮演着越来越重要的角色。其中，决策树作为一种简单、高效、可解释性强的机器学习算法，被广泛应用于风控策略的挖掘和特征生成。本文将从实际案例出发，探讨如何利用决策树技术提升风控策略的效果。 在风控中的优势 决策树模型以树状结构直观地展示了决策路径，每个节点代表一个特征的判断条件，叶子节点则代表最终的决策结果。其主要优势包括： 可解释性强 ：决策路径清晰明了，便于业务人员理解和分析。 数据预处理要求低 ：对缺失值和异常值不敏感，减少了数据清洗的工作量。 适用性广泛 ：既可处理分类问题，也可处理回归问题，灵活性高。 策略挖掘 1. 数据背 ………………………………