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信用卡评分预测基于机器学习模型的新数据集
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了使用聚类和机器学习算法来识别和分类信用风险模型中存在的问题。作者使用了嵌入式生成和四个预训练模型来分析645个标题和观察结果，并使用聚类方法将具有相似特征的发现进行分组。结果证明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遇到问题的洞见。
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关键要点
- 本文探讨使用聚类方法和机器学习算法识别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。
- 通过聚类方法将具有相似特征的发现进行分组，以识别和分类问题。
- 分析结果表明聚类和机器学习有效分析验证报告中的文本信息。
- 研究提供了信用风险模型开发和验证中遇到问题的洞见。
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