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文档摘要

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在2025年负责的智能风控系统项目中，我主要实现了三种核心机器学习算法。是基于XGBoost的信用评分模型，通过处理12万条用户数据，准确率达到92.3%；是LSTM神经网络用于异常交易检测，在测试集上识别出98.7%的欺诈行为；是随机森林算法的客户流失预测模块，帮助业务部门提前干预，将客户流失率降低了15.6%。这些算法都在Python3.9环境下开发，使用了scikitlearn、TensorFlow和pandas等主流库，整个项目代码量约3500行，部署在公司的云服务器上运行。

在实际操作中，我们发现XGBoost模型处理缺失值的方式特别关键。通过对比实验，采用missing参数设置为