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及行为聚类等。在此基础上形成了三大模块，包括简化特征开发的平台用于风险 发现、可运营的策略管理用于风险评估以及集中化的风险处理。 暴露问题：  并购：58 和赶集风控系统同时存在，人员重叠，维护代价高；  业务增长：风控场景快速增加，技术和运营成本的不断增加；  新思想：友商风控平台的快速崛起，学习借鉴友商思路；  中台：部门定位的变化，逐步考虑中台化。 第三阶段：机审人审融合、分场景治理 的减少，每次批量移除的结点数也在不断减少，精度不断提升，以这种先粗后细 的手段使模型在运算效率和子图挖掘有效性上做出了平衡。当然，批量的结点删 除也需要在优先树的最值查找策略和网络状态更新上也做出调整，并付出相应可 接受的计算代价。 07 结语 搭配上有监督模型对结点的刻画，Fraudar 成为了一把对抗二部图欺诈模式的精 准利器。"如果你拍的不够好，是因为你离的不够近"，这是 20 世纪最伟大的战地 DataFunTalk 果把噪声加在目标函数或输出上，差分隐私的分析会很复杂。  在模型输出上加噪声：使得不一样的原数据集输出的模型差异变小。 DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 159 不过，作为代价，数据隐私保护得越好，算法的性能下降得越多。在训练 样本复杂度相同的情况下，隐私保护越好 ( ε 越小 )，泛化误差越大。 ② 基于特征切分的差分隐私算法 DataFunTalk 成就百万数据科学家！

分数是常见的评价指标。以下是不同评价指标的计 算公式及其使用场景的简要说明：  准确率：适用于类别分布均衡的分类任务。  精确率：强调减少假阳性，适用于假阳性代价高的场景。  召回率：强调减少假阴性，适用于假阴性代价高的场景。  F1 分数：精确率与召回率的调和平均值，适用于类别不平衡 的任务。  AUC-ROC：用于评估分类模型的整体性能，尤其在正负样本 分布不均时。

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