高维统计大模型在金融风控中如何有效处理稀疏数据问题？

Question

在金融风控中，高维统计大模型常面临稀疏数据问题，这可能导致模型过拟合或预测性能下降。常见技术问题包括：如何从海量高维特征中提取有效信息，同时避免噪声干扰？稀疏数据分布不均，可能使模型难以捕捉风险事件的细微模式。此外，在样本数量有限的情况下，如何平衡特征维度与模型复杂度也是挑战之一。为解决这些问题，通常采用正则化方法（如L1/L2）、降维技术（如PCA）或引入先验知识的贝叶斯方法。同时，结合采样优化策略（如SMOTE）和深度学习中的嵌入层，可进一步提升模型对稀疏数据的学习能力。这些方法有助于提高模型泛化能力，确保其在实际风控场景中的稳定性和准确性。