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在构建分析高风险用户的模型时，一位资深分析师发现“用户在申请前30分钟内修改密码的次数”这一特征在XGBoost模型中具有极高的特征重要性（Feature Importance）。但在模型上线灰度测试后，该特征的区分度大幅下降。经排查，发现申请流程中：若系统判定用户有高风险，会强制跳转至“修改密码并二次验证”页面。关于这一现象，从数据挖掘的“隐性知识显性化”角度审视，以下说法最准确的是：

A. 这属于典型的“幸存者偏差”，因为只有最终完成申请的用户才会进入样本库。

B. 该特征产生了“目标泄露”，因为特征的取值受到了模型预测目标（风险识别过程）的逆向影响。

C. 这种现象说明该特征具有极强的时效性，应当从离线批量计算改为在线流式特征计算。

D. 这是由于特征工程阶段未进行归一化导致的，模型被异常大的特征值诱导产生了过拟合。

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题目解析

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在工业界建模中，最隐蔽的错误之一就是“闭环系统中的目标泄露”。题目描述的修改密码行为，本质上是业务流程中“风控干预”的结果，而非“风险产生”的原因。这种“因果倒置”导致特征中包含了预测目标的信息，使得离线效果虚高。高级分析师必须能识别出业务流程对数据生成过程（DGP）的污染。