为什么选A

嗨，爱思考的PZer你好：

K nearest neighbors（KNN算法）：用来判断一个新增的数据应该被归类为已有类别中的哪一类。是一个“物以类聚”的过程。例如对一家新成立的公司进行分类，可以首先设定数据集里现有的公司都属于哪个类别（违约/不违约），然后看新加入的公司“最近的邻居”是哪类公司，这个最近的邻居公司所在的类别就是新公司的最终分类。根据题干，最初这个KNN模型是在 EBDC 的贷款组合大约是目前水平的 60% 时创建的。所以现在要提高模型的准确性，给了三条建议：

1. 自动化特征选择以提高模型性能，
2. 根据增加的投资组合大小调整超参数 k，
3. 添加额外的非财务指标以识别新的关系。

我们一个建议一个建议的分析：

1. k-NN 模型对特征的选择非常敏感，只要包括不相关或冗余的特征可能会导致模型性能下降，因为会干扰到公司的分类。而自动化特征选择会加入一些不重要或相互关联的特征（对比于分析师手动挑选特征的细致而言），所以只能提高效率，反而会导致性能下降。

2.根据增加的投资组合大小调整超参数 k：随着 EBDC 的贷款组合规模的增加，数据点的数量也随之增多。在 k-NN 模型中，k 值的大小决定了模型识别邻近点时考虑的数据点数量。如果 k 值过大，可能会包括许多不太相关的数据点，导致预测结果的稀释。因此，适当调整 k 值，比如减少 k 值，可以使模型更加专注于最接近的几个数据点，从而可能提高预测的准确性。实际操作中可以通过交叉验证等方法来测试不同的 k 值，找出最优的 k 值，以适应数据规模的增长。所以第二条是正确的。

3.尽管引入新的指标（如非财务指标）可以帮助提供更全面的视角，但在 k-NN 模型中，过多的特征可能导致每个特征在总体决策中的重要性递减，模型需要更多的数据来进行有效的学习和预测。过多复杂或不相关的特征可能导致模型预测不准确。

可以说根据增加的投资组合大小调整超参数 k是三个选项中最适合当前情况的改进方法，因为它直接针对模型的核心参数进行优化，而不增加额外的复杂度。

----------------------------------------------
就算太阳没有迎着我们而来，我们正在朝着它而去，加油！