当我问它会选择什么具体
模型时，它回答说，考虑到不平衡的数据集、捕捉复杂模式的能力、对特征重要性的洞察以及高效且良好的性能。我想提出的另一个非常重要的问题是，
Claude 在早期步骤中创建了基于频率的特征（例如transaction_count_per_customer，unique_recipients_per_customer）。然而，这些特征是在训练和测试分割之前基于完整数据集计算的，这会导致潜在的数据泄露。（不幸的是，在我的整个测试中，
Gemini Grok 教程 是这三种
AI 工具中最不稳定的。
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