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在Clojure中構建金融信用評分和風險評估模型可以通過以下步驟實現：
數據準備：首先，收集和準備用于模型訓練的金融數據，包括客戶的個人信息、信用歷史、財務狀況等。
特征工程：對數據進行特征提取和轉換，包括缺失值處理、標準化、獨熱編碼等操作，以便為模型提供更有用的信息。
模型選擇：選擇合適的機器學習算法用于建立信用評分和風險評估模型，常見的算法包括邏輯回歸、決策樹、隨機森林等。
模型訓練：使用準備好的數據訓練選定的機器學習算法，調整模型參數以提高準確度和泛化能力。
模型評估：通過交叉驗證等方法評估模型的性能，包括準確率、召回率、ROC曲線等指標。
模型部署：將訓練好的模型部署到生產環境中，用于對新客戶進行信用評分和風險評估。
在Clojure中可以使用一些機器學習庫如Weka、Clj-ml等來實現以上步驟，通過編寫Clojure代碼實現數據處理、模型訓練和評估等功能。同時，可以通過Clojure的函數式編程特性和強大的數據處理能力來簡化代碼邏輯和提高開發效率。
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