3.2.1 遵从概率预测模型（逻辑回归、XGBoost、深度学习）

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3.2.1 遵从概率预测模型（逻辑回归、XGBoost、深度学习） 3.2.1 遵从概率预测模型（逻辑回归、XGBoost、深度学习）在税收征管数字化转型的浪潮中，如何精准识别高风险纳税人、提前干预潜在不遵从行为，已成为税务智能系统的核心能力。而这一能力的基石，正是税收遵从概率预测模型——一种通过历史数据与行为特征，对个体未来是否依法纳税进行概率化预判的机器学习系统。它不是简单的“是/否”判断，而是将复杂的税务行为转化为可量化、可比较、可行动的风险分数。本文将深入探讨三种主流建模方法：逻辑回归（Logistic Regression）、XGBoost 与深度学习（以多层感知机 MLP 为例），聚焦于真实业务场景下的实现细节、调参策略、工程陷阱与性能权衡。