銀行人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)考核試卷VIP

銀行人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)考核試卷考生姓名：答題日期：得分：判卷人：

本次考核旨在評估考生對銀行人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的理論知識和應(yīng)用能力的掌握程度，涵蓋人工智能在銀行業(yè)務(wù)中的應(yīng)用、機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其在銀行風(fēng)控、客戶服務(wù)等場景下的具體應(yīng)用。

一、單項(xiàng)選擇題（本題共30小題，每小題0.5分，共15分，在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的）

1.以下哪項(xiàng)不是人工智能在銀行風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用場景？（）

A.信用評分

B.欺詐檢測

C.自動(dòng)化柜員機(jī)

D.資產(chǎn)管理

2.機(jī)器學(xué)習(xí)中，用于描述數(shù)據(jù)集中每個(gè)樣本的特征的術(shù)語是？（）

A.標(biāo)簽

B.特征

C.模型

D.樣本

3.以下哪項(xiàng)不是監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）

A.支持向量機(jī)

B.決策樹

C.K最近鄰

D.隨機(jī)森林

4.在銀行客戶服務(wù)中，以下哪項(xiàng)不是機(jī)器學(xué)習(xí)可以提升的方面？（）

A.客戶分類

B.個(gè)性化推薦

C.人工客服

D.風(fēng)險(xiǎn)控制

5.以下哪項(xiàng)是用于評估分類模型性能的指標(biāo)？（）

A.均方誤差

B.相關(guān)系數(shù)

C.準(zhǔn)確率

D.負(fù)相關(guān)系數(shù)

6.以下哪項(xiàng)不是深度學(xué)習(xí)中的網(wǎng)絡(luò)層？（）

A.輸入層

B.隱藏層

C.輸出層

D.模型層

7.在銀行中，以下哪項(xiàng)不是人工智能可以優(yōu)化的流程？（）

A.貸款審批

B.存款業(yè)務(wù)

C.現(xiàn)金管理

D.銀行網(wǎng)點(diǎn)布局

8.以下哪項(xiàng)不是無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）

A.聚類

B.主成分分析

C.決策樹

D.K最近鄰

9.以下哪項(xiàng)不是機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型評估指標(biāo)？（）

A.精確度

B.召回率

C.真正例率

D.預(yù)測值

10.在銀行風(fēng)控中，以下哪項(xiàng)不是機(jī)器學(xué)習(xí)可以應(yīng)用的技術(shù)？（）

A.邏輯回歸

B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

D.文本挖掘

11.以下哪項(xiàng)不是機(jī)器學(xué)習(xí)中的過擬合現(xiàn)象？（）

A.模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)好，但在測試集上表現(xiàn)差

B.模型在測試集上表現(xiàn)好，但在訓(xùn)練集上表現(xiàn)差

C.模型在訓(xùn)練集和測試集上表現(xiàn)都好

D.模型在訓(xùn)練集和測試集上表現(xiàn)都差

12.以下哪項(xiàng)不是深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法？（）

A.隨機(jī)梯度下降

B.Adam優(yōu)化器

C.決策樹

D.集成學(xué)習(xí)

13.在銀行客戶關(guān)系管理中，以下哪項(xiàng)不是機(jī)器學(xué)習(xí)可以應(yīng)用的場景？（）

A.客戶細(xì)分

B.客戶流失預(yù)測

C.客戶滿意度調(diào)查

D.客戶投訴處理

14.以下哪項(xiàng)不是機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征工程步驟？（）

A.數(shù)據(jù)清洗

B.特征選擇

C.特征提取

D.模型訓(xùn)練

15.在銀行欺詐檢測中，以下哪項(xiàng)不是常用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型？（）

A.支持向量機(jī)

B.決策樹

C.集成學(xué)習(xí)

D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

16.以下哪項(xiàng)不是機(jī)器學(xué)習(xí)中的評估方法？（）

A.分層采樣

B.跨驗(yàn)證

C.交叉驗(yàn)證

D.混洗分割

17.以下哪項(xiàng)不是深度學(xué)習(xí)中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)？（）

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.決策樹

D.隨機(jī)森林

18.在銀行貸款審批中，以下哪項(xiàng)不是機(jī)器學(xué)習(xí)可以優(yōu)化的環(huán)節(jié)？（）

A.資料審核

B.風(fēng)險(xiǎn)評估

C.貸款定價(jià)

D.客戶服務(wù)

19.以下哪項(xiàng)不是機(jī)器學(xué)習(xí)中的過擬合解決方案？（）

A.減少模型復(fù)雜度

B.增加數(shù)據(jù)集

C.使用更多特征

D.提高學(xué)習(xí)率

20.在銀行個(gè)性化推薦中，以下哪項(xiàng)不是機(jī)器學(xué)習(xí)可以應(yīng)用的算法？（）

A.協(xié)同過濾

B.內(nèi)容推薦

C.混合推薦

D.客戶關(guān)系管理

21.以下哪項(xiàng)不是機(jī)器學(xué)習(xí)中的集成學(xué)習(xí)方法？（）

A.隨機(jī)森林

B.AdaBoost

C.決策樹

D.聚類算法

22.在銀行風(fēng)控中，以下哪項(xiàng)不是機(jī)器學(xué)習(xí)可以提升的方面？（）

A.風(fēng)險(xiǎn)識別

B.風(fēng)險(xiǎn)評估

C.風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

D.風(fēng)險(xiǎn)處理

23.以下哪項(xiàng)不是機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型評估指標(biāo)？（）

A.精確度

B.召回率

C.真正例率

D.預(yù)測值

24.在銀行客戶服務(wù)中，以下哪項(xiàng)不是機(jī)器學(xué)習(xí)可以提升的方面？（）

A.客戶分類

B.個(gè)性化推薦

C.人工客服

D.風(fēng)險(xiǎn)控制

25.以下哪項(xiàng)不是機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征工程步驟？（）

A.數(shù)據(jù)清洗

B.特征選擇

C.特征提取

D.模型訓(xùn)練

26.在銀行欺詐檢測中，以下哪項(xiàng)不是常用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型？（）

A.支持向量機(jī)

B.決策樹

C.集成學(xué)習(xí)

D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

27.以下哪項(xiàng)不是機(jī)器學(xué)習(xí)中的評估方法？（）

A.分層采樣

B.跨驗(yàn)證

C.交叉驗(yàn)證

D.混洗分割

28.以下哪項(xiàng)不是深度學(xué)習(xí)中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)？（）

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.決策樹

D.隨機(jī)森林

29.在銀行貸款審批中，以下哪項(xiàng)不是機(jī)器學(xué)習(xí)可以優(yōu)化的環(huán)節(jié)？（）

A.資料審核

B.風(fēng)險(xiǎn)評估

C.貸款定價(jià)

D.客戶服務(wù)

30.以下哪項(xiàng)不是機(jī)器學(xué)習(xí)中的過擬合解決方案？（）

A.減少模型復(fù)雜度

B.增加數(shù)據(jù)集

C.使用更多特征

D.提高學(xué)習(xí)率

二、多選題（本題共20小題，每小題1分，共20分，在每小題給出的選項(xiàng)中，至少有一項(xiàng)是符合題目要求的）

1.人工智能在銀行中的應(yīng)用領(lǐng)域包括哪些？（）

A.風(fēng)險(xiǎn)管理

B.客戶服務(wù)

C.財(cái)務(wù)分析

D.人力資源

2.以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）

A.支持向量機(jī)

B.決策樹

C.聚類算法

D.K最近鄰

3.在銀行中，以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)可以提升的效率？（）

A.貸款審批流程

B.客戶服務(wù)響應(yīng)速度

C.財(cái)務(wù)報(bào)表分析

D.風(fēng)險(xiǎn)管理決策

4.以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征選擇方法？（）

A.相關(guān)系數(shù)法

B.主成分分析

C.特征重要性評分

D.卡方檢驗(yàn)

5.在銀行風(fēng)控中，以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)可以應(yīng)用的模型？（）

A.邏輯回歸

B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.決策樹

D.支持向量機(jī)

6.以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟？（）

A.數(shù)據(jù)清洗

B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

7.在銀行客戶服務(wù)中，以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)可以優(yōu)化的體驗(yàn)？（）

A.個(gè)性化推薦

B.客戶流失預(yù)測

C.客戶投訴處理

D.人工客服效率

8.以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)？（）

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.隨機(jī)森林

D.支持向量機(jī)

9.在銀行貸款審批中，以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)可以優(yōu)化的環(huán)節(jié)？（）

A.資料審核

B.風(fēng)險(xiǎn)評估

C.貸款定價(jià)

D.客戶關(guān)系管理

10.以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型評估指標(biāo)？（）

A.精確度

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.ROC曲線

11.在銀行風(fēng)險(xiǎn)管理中，以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)可以提升的能力？（）

A.風(fēng)險(xiǎn)識別

B.風(fēng)險(xiǎn)評估

C.風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

D.風(fēng)險(xiǎn)控制

12.以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)中的集成學(xué)習(xí)方法？（）

A.隨機(jī)森林

B.AdaBoost

C.聚類算法

D.邏輯回歸

13.在銀行個(gè)性化推薦中，以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)可以應(yīng)用的場景？（）

A.產(chǎn)品推薦

B.促銷活動(dòng)推薦

C.客戶細(xì)分

D.客戶流失預(yù)測

14.以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)中的過擬合解決方案？（）

A.減少模型復(fù)雜度

B.增加數(shù)據(jù)集

C.使用更多特征

D.調(diào)整正則化參數(shù)

15.在銀行中，以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)可以優(yōu)化的運(yùn)營成本？（）

A.貸款審批成本

B.客戶服務(wù)成本

C.風(fēng)險(xiǎn)管理成本

D.人力資源成本

16.以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征工程步驟？（）

A.數(shù)據(jù)清洗

B.特征選擇

C.特征提取

D.特征組合

17.在銀行欺詐檢測中，以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)可以提升的效果？（）

A.欺詐檢測準(zhǔn)確率

B.欺詐檢測效率

C.欺詐漏報(bào)率

D.欺詐誤報(bào)率

18.以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）

A.聚類

B.主成分分析

C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

D.支持向量機(jī)

19.在銀行財(cái)務(wù)分析中，以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)可以應(yīng)用的領(lǐng)域？（）

A.財(cái)務(wù)預(yù)測

B.資產(chǎn)負(fù)債分析

C.投資組合優(yōu)化

D.預(yù)算編制

20.以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)中的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)層？（）

A.卷積層

B.全連接層

C.循環(huán)層

D.輸入層

三、填空題（本題共25小題，每小題1分，共25分，請將正確答案填到題目空白處）

1.人工智能在銀行業(yè)務(wù)中的主要應(yīng)用包括______、______和______。

2.機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)分為______學(xué)習(xí)和______學(xué)習(xí)。

3.邏輯回歸是一種______算法，常用于______。

4.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，特征選擇是一種______過程，旨在提高模型的______。

5.支持向量機(jī)（SVM）是一種______學(xué)習(xí)算法，它通過______來找到最佳超平面。

6.決策樹是一種______學(xué)習(xí)算法，其結(jié)構(gòu)由______和______組成。

7.K最近鄰（KNN）算法通過計(jì)算______來預(yù)測新樣本的類別。

8.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)預(yù)處理包括______、______和______。

9.機(jī)器學(xué)習(xí)中的過擬合問題可以通過______和______來解決。

10.機(jī)器學(xué)習(xí)中的集成學(xué)習(xí)方法包括______、______和______。

11.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）主要用于處理______數(shù)據(jù)。

12.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）特別適用于處理______序列數(shù)據(jù)。

13.機(jī)器學(xué)習(xí)中的正則化技術(shù)包括______和______。

14.在銀行客戶服務(wù)中，機(jī)器學(xué)習(xí)可以用于實(shí)現(xiàn)______和______。

15.機(jī)器學(xué)習(xí)在銀行風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用包括______和______。

16.機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助銀行進(jìn)行______和______，以提高運(yùn)營效率。

17.機(jī)器學(xué)習(xí)在銀行貸款審批中的主要作用是______和提高_(dá)_____。

18.機(jī)器學(xué)習(xí)在銀行欺詐檢測中的關(guān)鍵指標(biāo)包括______和______。

19.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，交叉驗(yàn)證是一種常用的______方法。

20.機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征提取是指從原始數(shù)據(jù)中______新的特征。

21.機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征組合是指將______特征合并為新的特征。

22.機(jī)器學(xué)習(xí)中的聚類算法可以將數(shù)據(jù)分為______類。

23.機(jī)器學(xué)習(xí)中的主成分分析（PCA）是一種______方法，用于降低數(shù)據(jù)的______。

24.機(jī)器學(xué)習(xí)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的______關(guān)系。

25.機(jī)器學(xué)習(xí)中的文本挖掘可以幫助銀行進(jìn)行______和______。

四、判斷題（本題共20小題，每題0.5分，共10分，正確的請?jiān)诖痤}括號中畫√，錯(cuò)誤的畫×）

1.人工智能在銀行中的主要應(yīng)用是自動(dòng)化柜員機(jī)（ATM）和在線銀行服務(wù)。（）

2.機(jī)器學(xué)習(xí)算法不需要標(biāo)注數(shù)據(jù)，可以直接從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。（）

3.決策樹模型在訓(xùn)練過程中會自動(dòng)選擇最優(yōu)的特征組合。（）

4.K最近鄰（KNN）算法的預(yù)測準(zhǔn)確率與訓(xùn)練數(shù)據(jù)量無關(guān)。（）

5.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，特征工程是一個(gè)可選的步驟。（）

6.過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。（）

7.深度學(xué)習(xí)通常需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源。（）

8.邏輯回歸模型只能用于分類問題。（）

9.機(jī)器學(xué)習(xí)中的聚類算法可以用來識別客戶細(xì)分市場。（）

10.機(jī)器學(xué)習(xí)在銀行風(fēng)險(xiǎn)管理中主要用于欺詐檢測。（）

11.機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助銀行提高貸款審批的效率。（）

12.機(jī)器學(xué)習(xí)中的支持向量機(jī)（SVM）算法總是選擇最優(yōu)的超平面。（）

13.機(jī)器學(xué)習(xí)中的集成學(xué)習(xí)方法可以提高模型的泛化能力。（）

14.機(jī)器學(xué)習(xí)在銀行客戶服務(wù)中的應(yīng)用主要是自動(dòng)客服系統(tǒng)。（）

15.機(jī)器學(xué)習(xí)可以完全取代人工客服。（）

16.機(jī)器學(xué)習(xí)中的主成分分析（PCA）可以用來增加數(shù)據(jù)的特征數(shù)量。（）

17.機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征提取是指從原始數(shù)據(jù)中提取新的特征。（）

18.機(jī)器學(xué)習(xí)在銀行財(cái)務(wù)分析中的應(yīng)用主要是預(yù)測股價(jià)。（）

19.機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助銀行優(yōu)化網(wǎng)點(diǎn)布局。（）

20.機(jī)器學(xué)習(xí)在銀行風(fēng)險(xiǎn)管理中可以完全替代傳統(tǒng)的人工風(fēng)險(xiǎn)評估方法。（）

五、主觀題（本題共4小題，每題5分，共20分）

1.請簡述銀行在應(yīng)用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)可能面臨的挑戰(zhàn)，并針對每個(gè)挑戰(zhàn)提出相應(yīng)的解決策略。

2.舉例說明機(jī)器學(xué)習(xí)在銀行客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用場景，并分析其對銀行客戶服務(wù)的影響。

3.討論深度學(xué)習(xí)在銀行風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用，包括其優(yōu)勢和局限性，并分析其對銀行風(fēng)控流程的改進(jìn)。

4.分析人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在銀行貸款審批流程中的具體應(yīng)用，闡述其對提高貸款審批效率和風(fēng)險(xiǎn)控制水平的作用。

六、案例題（本題共2小題，每題5分，共10分）

1.案例背景：某銀行計(jì)劃引入人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來優(yōu)化其信用評分模型。該模型旨在通過分析客戶的信用歷史、收入水平、消費(fèi)習(xí)慣等多個(gè)因素，更準(zhǔn)確地預(yù)測客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)。

案例問題：

（1）請列舉至少三種可用于改進(jìn)該銀行信用評分模型的數(shù)據(jù)特征。

（2）分析機(jī)器學(xué)習(xí)在信用評分模型中的應(yīng)用，并討論如何通過模型優(yōu)化來降低誤拒率（FalseRejectionRate）和誤認(rèn)率（FalseAcceptanceRate）。

2.案例背景：一家大型商業(yè)銀行正在考慮使用人工智能技術(shù)來提高其欺詐檢測系統(tǒng)的效率。目前，該系統(tǒng)主要依賴規(guī)則引擎和人工審核，但欺詐案件數(shù)量不斷上升，人工審核的效率受到限制。

案例問題：

（1）設(shè)計(jì)一個(gè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的欺詐檢測流程，并說明如何將客戶交易數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理的形式。

（2）討論如何評估和改進(jìn)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的欺詐檢測系統(tǒng)的性能，包括準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)。

標(biāo)準(zhǔn)答案

一、單項(xiàng)選擇題

1.C

2.B

3.C

4.C

5.C

6.D

7.D

8.C

9.D

10.D

11.A

12.B

13.D

14.C

15.A

16.C

17.A

18.A

19.B

20.C

二、多選題

1.A,B,C

2.A,B,D

3.A,B,C

4.A,B,C

5.A,B,C,D

6.A,B,C

7.A,B,C

8.A,B

9.A,B,C,D

10.A,B,C

11.A,B,C

12.A,B,C

13.A,B,C

14.A,B,C

15.A,B,C

16.A,B,C

17.A,B,D

18.A,B,C

19.A,B,C

20.A,B,C,D

三、填空題

1.人工智能在銀行中的主要應(yīng)用包括風(fēng)險(xiǎn)管理、客戶服務(wù)和財(cái)務(wù)分析。

2.機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。

3.邏輯回歸是一種回歸算法，常用于分類。

4.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，特征選擇是一種優(yōu)化過程，旨在提高模型的性能。

5.支持向量機(jī)（SVM）是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，它通過找到最佳超平面來分類數(shù)據(jù)。

6.決策樹是一種決策型學(xué)習(xí)算法，其結(jié)構(gòu)由決策節(jié)點(diǎn)和葉子節(jié)點(diǎn)組成。

7.K最近鄰（KNN）算法通過計(jì)算新樣本與訓(xùn)練集中最近鄰的距離來預(yù)測新樣本的類別。

8.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。

9.機(jī)器學(xué)習(xí)中的過擬合問題可以通過增加數(shù)據(jù)集和減少模型復(fù)雜度來解決。

10.機(jī)器學(xué)習(xí)中的集成學(xué)習(xí)方法包括隨機(jī)森林、AdaBoost和梯度提升。

11.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）主要用于處理圖像數(shù)據(jù)。

12.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）特別適用于處理序列數(shù)據(jù)。

13.機(jī)器學(xué)習(xí)中的正則化技術(shù)包括L1正則化和L2正則化。

14.在銀行客戶服務(wù)中，機(jī)器學(xué)習(xí)可以用于實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦和客戶流失預(yù)測。

15.機(jī)器學(xué)習(xí)在銀行風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用包括風(fēng)險(xiǎn)識別和風(fēng)險(xiǎn)評估。

16.機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助銀行進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)測和資產(chǎn)負(fù)債分析。

17.機(jī)器學(xué)習(xí)在銀行貸款審批中的主要作用是提高審批效率和風(fēng)險(xiǎn)控制水平。

18.機(jī)器學(xué)習(xí)在銀行欺詐檢測中的關(guān)鍵指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)。

19.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，交叉驗(yàn)證是一種常用的模型評估方法。

20.機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征提取是指從原始數(shù)據(jù)中提取新的特征。

21.機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征組合是指將多個(gè)特征合并為新的特征。

22.機(jī)器學(xué)習(xí)中的聚類算法可以將數(shù)據(jù)分為多個(gè)類。

23.機(jī)器學(xué)習(xí)