模型是一把尺子，好的策略可以承受一个不太准的尺子。
类似做评分的纯表格数据，特别是连续变量特征适合树模型，深度模型效果一般。
深度模型适合处理离散特征，可以embedding的特征，深度模型可以提取特征，提供给树模型。例如把一个embedding特征用深度模型得到一个评分作为树模型的输入。
风控场景的评分模型可以使用子模型堆叠，例如基于原始特征的评分模型，反欺诈模型，基于关系的模型的集合，好处是会减少特征工程，利用已有模型保证效果，并且降低工作量。
反欺诈模型的核心是快速迭代。
评分模型主要关注逾期指标，关注模型整体排序能力，让每个分段的评分都有排序性，强调AUC。
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