利用聚类方法改善新西兰儿童福利系统的预测风险建模
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过整合主成分分析和 K 均值聚类，本文初步发现了在目前风险建模框架中对特定特征进行辨识以及这些特征对其潜在影响的研究成果，并评估了按簇训练预测模型的性能。研究结果表明可能需要为特定年龄段的儿童开发单独的模型，以提高模型准确性。然而，还需要更多证据来得出明确的结论，需要进行进一步的调查。
本文使用聚类和机器学习算法，包括NLP，通过验证报告中的文本信息来识别和分类信用风险模型中的问题。作者使用嵌入式生成和四个预训练模型分析645个标题和观察结果，并使用聚类方法将相似特征的发现分组，以更有效地识别和分类验证维度和严重程度中的常见问题。作者证明了聚类和机器学习可以有效地分析验证报告中的文本信息，并提供了信用风险模型开发和验证中的洞见。
