一，流程
    1.自定义人群包
    2.样本集配置 正样本人群——负样本人群
    注：正负样本人群差异不要太大；尤其当样本量较小的时候，因为正负样本量差距太大会产生误判
    建模的时候可以调整正负样本的比例，但具体调整方法暂未知
    3.建立模型
    逻辑回归
    随机森林
    GBDT
    线性SVM
    例：GBDT：树最大深度：特征，节点
    学习率：速度
    4.选取特征
    分类：预设特征 /自定义特征
    类型 ：连续型/离散型
    处理：异常值
    缺失值
    标准化
    离散化
    增益：信息熵
    5.模型结果
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