在考慮優(yōu)化金融科技風控模型算法時，明確該模型的目標是預測、分類是回歸等。根據(jù)實際業(yè)務需求選擇合適的算法（如決策樹、隨機森林、邏輯回歸、支持向量機等）。數(shù)據(jù)的質(zhì)量對模型的效果影響極大，因此在建模前對數(shù)據(jù)進行預處理和清洗。

關(guān)于網(wǎng)站的刪除，沒有其他特殊的需求，通常情況下不將其從空間刪除。您考慮保留這些歷史數(shù)據(jù)，未來進行分析和挖掘。

對于動畫制作、不動產(chǎn)相關(guān)和基因檢測服務等行業(yè)，想將金融科技風控模型用到這些領(lǐng)域，就了解這些行業(yè)的特性和需求，找到合適的切入點。利用機器學習技術(shù)分析不動產(chǎn)市場的趨勢，或者通過數(shù)據(jù)分析為用戶提供個性化的基因檢測服務。