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文档摘要

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量子机器学习在信用评分中的特征提取优化

一、引言

信用评分作为金融风险管理的核心工具，通过分析用户的历史行为、经济状况等多维数据，量化评估其违约概率，直接影响信贷审批、利率定价等关键决策。随着数字经济的发展，用户行为数据呈现爆炸式增长，传统信用评分模型在特征提取环节面临日益严峻的挑战：高维稀疏数据难以有效降维、非线性关系捕捉能力不足、特征冗余导致模型过拟合等问题，逐渐成为限制评分准确性的瓶颈。

近年来，量子计算与机器学习的交叉领域——量子机器学习（QuantumMachineLearning,QML）快速发展，为信用评分的特征提取优化提供了全新思路。量子计算的叠加态、纠缠等特性，能够在处