XGBoost

我观察到一个现象：很多团队在机器学习落地时先谈精度再谈算力，结果越优化越贵。说白了，真正决定能不能规模化的，是单位效果的成本。说到这个，如何选择合适的机器学习算法、把机器学习在金融行业的应用做得既稳又划算、以及做清楚新旧机器学习模型的效果对比，才是避免投入越多越亏的关键。换个角度看，若一开始就用成本效益评估每个环节（数据挖掘、预测建模、上线与监控），ROI会更透明，自动驾驶与金融的路径也会更加可复

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