欠拟合
在金融领域，"欠拟合"是一个关键概念，尤其在数据驱动的风险评估、资产定价和投资策略制定中。它描述了一个模型无法充分捕捉数据内在规律的现象，通常因为模型过于简单或训练不足导致。对于金融模型而言，欠拟合可能意味着忽略了市场的重要动态和风险因素，从而可能导致不准确的预测和潜在的投资损失。例如，在信贷风险评估中，一个欠拟合的模型可能无法全面反映借款人的复杂信用状况，增加违约风险。在资产定价模型中，欠拟合可能导致价格偏离真实价值，影响投资决策的准确性。因此，避免欠拟合对于金融业的稳健决策至关重要。
回归、分类模型构建
导语
回归、分类和排序是我们经常遇到的问题场景。本文主要介绍如何实现回归和分类两类问题的模型构建。
首先我们明确一下算法在机器学习中的地位。一般来说，机器学习有三个要素： 数据、算法和模型 。
- 数据 是场景的描述，包括输入和输出。
- 算法 是得到模型的过程，狭义上说，特指机器学习算法，如传统线性回归、树和支持向量机以及深度学习； 广义上说，从输入数据到最终确定模型输出的所有过程，即建模流程都可以看作算法，如分类、回归模型，搜索最优参数算法。
下面我们来举两个例子，看看回归和分类问题的应用场景有什么不同。
回归模型
![](/wik
更新时间：2021-07-30 08:22
分类模型评估
更新时间：2021-07-30 06:27