说在前面的话，这期教程只是我自己的个人爱好，

喜欢研究这些玩意，但对C通道来说，可以不用学。

先说下建模算法分类，大致分为逻辑回归、支持向量机、随机森林等这三个主流算法。

整个风控建模我们来按顺序来说下：

数据采集：会从不同的数据源获取交易数据，包括用户信息、交易金额、交易地点、交易时间、交易类型等。

特征工程：将原始数据进行预处理和特征提取，例如提取用户的信用评级、历史交易金额、历史交易地点、交易时间等特征。

建模和训练：将特征数据输入到建模算法中，通过训练算法构建出风险评估模型。常用的建模算法包括逻辑回归、支持向量机、随机森林等。

风险评估：使用训练好的模型对新的交易进行风险评估和控制。一般采用阈值判断的方法，将评分高于阈值的交易标记为高风险交易，需要进一步审核或拒绝交易。

模型更新：随着交易数据的不断积累和环境变化，风险评估模型需要定期更新和调整，以适应新的交易环境和风险情况。

这些都是流程的理论内容，每个支付商的风控算法体系不同，需要根据每个个体支付通道来分析。

给你们举例讲解：