摘 要
投资风险评估是投资决策过程中重要的一步，目前传统的风险评估方法已经难以应对现代投资市场的需求，因此，基于机器学习技术的投资风险评估方法成为研究热点。本文基于机器学习技术，提出了一种新的投资风险评估方法。在建立评估模型前，先对机器学习算法、投资风险评估方法和特征选择等进行了概述。同时，分析了存在的问题和挑战，如数据质量问题、多维度、多因素问题、模型泛化能力问题和模型可解释性问题。随后，提出了相应的优化对策，包括数据预处理、特征选择、模型优化和可解释性优化等，希望通过这些措施以提高风险评估的准确性和可靠性。最后，本文总结了基于机器学习的投资风险评估方法的意义和优势，展望了其未来的发展方向。在不断发展的投资市场中，基于机器学习的投资风险评估方法将成为投资者的强有力支持工具，帮助投资者做出更加明智的投资决策，提高投资效率和投资回报率。
关键词：机器学习；评估方法；投资方法
目 录
一、绪论 1
（一）研究背景及意义 1
（二）国内外发展现状 2
二、相关理论概述 2
（一）机器学习概述 2
（二）投资风险评估方法 3
（三）特征选择 4
三、存在的问题与挑战 5
（一）数据质量问题 5
（二）多维度、多因素问题 5
（三）模型泛化能力问题 6
（四）模型可解释性问题 7
四、相应的优化对策 7
（一）数据预处理 7
（二）特征选择 8
（三）模型优化 8
（四）可解释性优化 9
五、结论 9
参考文献 11
致 谢 12
