回复14楼:数据都不需要是假的，只要oversample就能得到你想要的结果。

 回复14楼:可以generate符合任何相关性的数据，或者通过sample，oversample现有的数据集得到想要的数据。至少测试的数据有作假，建模的时候不一定，这样结果就会好看。

 回复13楼:你觉得validation看不出他伪造数据可能性大，还是他用其他方法搞到测试数据，fine tuning可能性大？

 回复12楼::
你说的这些在真正建模的时候是不存在。in sample and out of sample 是分开的。如果连cross validation都没做，那根本算不上建模。不相信这么大的公司没有这些protocol. 这是太基础的问题。任何modeler 都知道该怎么做。peer review 也不可能过。最大的可能就是他的测试数据都是伪造的。

 回复11楼:这是CS传统艺能好嘛，写论文说我的方法能beat已有的某个方法，其实就是在自己建模的时候拿已有方法的表现当baseline。建模的时候往上靠，一般都可以差不多达到类似效果。但是要大幅领先是很难的。于是可以只在某个数据集上调一调，用这个训练集的表现放在结论里，说我的方法优于已有方法。
这个哥们一样，搞了一个原有模型表现差不多的新模型，在过测试的时候，肯定针对测试集调过了，就是对测试集overfitting,泛化表现就不行。过审核的时候给公司看测试集的微调过参数的表现，然后要上线了，改回总体表现还可以但是不突出的参数。
能拿很多奖金，其实应该是看模型表现好才给的，倾向于是背锅了。

改模型参数如果没有理论基础，就是try and error. 这人胆子也够大。连back testing都不做，直接上手修改production参数. 结果就是完全不可预测。这个亏损应该是基于未修改模型的偏差。修改production应该是有非常严格的procedure，能随便改也是醉了。

也不要相信公司的一面之詞，從2022年到2024年整整兩年時間沒有看到出算法出現問題 ，公司的風險分析部門是吃白食的嗎？ 不排除是給6.2億虧損找替罪羊。

江浙这种人特别多， 这次不坑中国人， 改坑洋人了， 没事回去江主席给你撑腰

极度利己主义者，越聪明，祸害越大

外国就需要像孙宇晨这样。
越多越好，真解气。

中国这两所大学的学生，
在学校就让校长洗脑觉得自己很有本事。
实际工作以后，
却发现能力有限。
最后只能靠哄蒙拐骗来实现校长的寄托。

这案子很蹊跷，电脑算法错误？

牛逼

小镇做题家， 为了突破社会阶层落得个坐穿牢房， 也是拼了

吴舰目前处于被“起诉”阶段。此外，美国政府还在寻求没收他用非法所得购买的那套曼哈顿公寓。美国纽约南区联邦检察官办公室在9月11日声明中指出，吴舰被控电信欺诈、证券欺诈和洗钱罪。他目前“在逃”。
呵呵，人才啊，在国内又风生水起了！

相由心生