机器学习基础应用 机器学习方法在金融预测、因子构建与信用评估中的应用。 本章内容： 监督学习在金融中的应用 — 回归预测、分类与金融问题建模 特征工程与金融因子构建 — 金融特征提取、因子正交化与特征选择 模型评估与过拟合防范 — 交叉验证、信息系数与金融数据的特殊性 集成方法与信用评分 — 随机森林、XGBoost在信用评分中的应用