您已经标记了历史贷款决策和违约情况，现在必须构建一个模型来预测申请人的违约风险。您应该怎么做？

此场景需要预测一个连续值（违约风险评分），因此线性回归模型是合适的选择，因为它擅长处理这类预测任务。线性回归模型可以基于历史数据中的贷款决策和违约情况，学习申请人特征与违约风险之间的关系，从而预测新申请人的风险评分。 收集额外数据虽然通常有益，但并非解决此特定预测问题的直接方法。消除偏差和收集被拒绝的申请是数据准备和模型公平性方面的问题，与选择预测模型类型不同。将贷款申请人与社交资料匹配进行特征工程可能涉及隐私问题，并且不总是预测违约风险的最佳或最直接方法。