风控模型预测精度提升方法
在风险管理中，预测精度的提升是非常关键的，这可以帮助机构更好地识别和控制风险。以下是根据搜索结果整理的一些提升风控模型预测精度的方法：
图技术在数据和分析中的应用正在增长，预测到2025年，图技术在数据和分析创新中的占比将从2021年的10%上升到80%。图技术不仅可以帮助快速决策，还可以有效带动金融机构降本增效。通过构建金融知识图谱，基于多维数据源做决策，可以挖掘数据源之间的深度关联关系，从而提高风控模型的预测精度。
将自动特征工程、自动机器学习等AI能力下沉到图数据库引擎中，可以形成一个完整的平台，让整个图模型的构建、分析、发布过程自然连贯。通过这种方式，可以提取金融知识图谱中的拓扑信息特征，并通过图自动特征工程模块，自动构建特征作为风控模型的输入条件参与模型训练。此外，自动机器学习模块还能帮助金融机构挑选、调试、集成各个机器学习模型，实现更高精度的风控模型。
在一个较大的数据集中，由于可能存在无***确分类的异常点，可能导致精确率无法达标。通过将大的数据集进行切分，可以在更小的数据集中降低基尼不纯度，从而更有利于提高精确率。但是，需要注意的是，如果子数据集的数据量太少，可能会导致过拟合，因此在采用这种方式时，需要保证切分的子数据集个数不能太多，每个数据集的数量不能太少。
传统的机器学习模型中，分类模型内置的cutoff阈值为0.5，可以通过调整这个阈值来提升精确率或扩大召回率。例如，可以把模型的识别分数调高，以牺牲召回率为代价尽量提升精确率。
模型集成是一种有效的提升模型预测精度的方法。Stacking是一种常用的模型集成框架，它通过集多个模型的长处来产生更好的结果。Stacking的运行过程包括训练多个基模型，然后对这些基模型的预测结果进行整合，生成新的特征，最后使用这些新特征训练一个融合模型。这样可以充分利用不同模型的优点，提高预测精度。
在评估风控模型时，应选择合适的指标。除了准确率、精确率、召回率等常见指标外，还可以使用AUC/ROC曲线、KS统计量等指标来评估模型的性能。这些指标可以从不同角度评价模型的表现，帮助找到最优的模型参数。
通过上述方法，可以在一定程度上提高风控模型的预测精度。然而，需要注意的是，不同的应用场景可能需要采用不同的方法，因此在实际应用中，需要根据具体情况选择最合适的方法。
