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XGBoost信用评分建模实战

共计 30 章节
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01
信用评分建模概述
信用评分卡发展史 · 评分卡类型（A/B/C卡） · 建模流程概览
信用评分建模概述信用评分卡发展史
02
机器学习基础回顾
监督学习 · 分类与回归 · 过拟合与欠拟合
机器学习基础回顾监督学习
03
XGBoost算法原理
梯度提升决策树（GBDT） · XGBoost的优化目标 · 正则项
XGBoost算法原理
04
XGBoost核心特性
二阶导数近似 · 列抽样 · 并行化
XGBoost核心特性
05
环境搭建与工具准备
Python环境 · Anaconda · Jupyter Notebook
环境搭建工具准备
06
数据探索与理解（EDA）
数据加载 · 描述性统计 · 缺失值分析
EDA数据探索
07
数据预处理
缺失值填充方法（均值/中位数/众数/… · 异常值处理策略
数据预处理缺失值填充方法
08
特征工程（一）
特征编码（LabelEncoder/… · 连续变量离散化（分箱） · WOE编码
特征工程LabelEncoder…
09
特征工程（二）
特征构造（交叉特征 · 聚合特征） · 特征选择（卡方检验
特征工程特征构造
10
样本设计
好客户与坏客户定义 · 观察期与表现期 · 样本抽样（下采样/过采样/SMOTE…
样本设计好客户
11
数据集划分
训练集 · 验证集 · 测试集（时间序列切分）
数据集划分训练集
12
XGBoost基础建模
使用XGBoost分类器 · 默认参数训练 · 模型预测与概率输出
XGBoost基础建模
13
XGBoost参数详解（一）
学习率（eta） · 树的数量（n_estimators） · 最大深度（max_depth）
XGBoost参数详解
14
XGBoost参数详解（二）
最小叶子节点样本数（min_chil… · 样本抽样（subsample） · 列抽样（colsample_bytr…
XGBoost参数详解
15
XGBoost参数详解（三）
正则化参数（gamma · lambda · alpha）
XGBoost参数详解
16
超参数调优策略
网格搜索（GridSearchCV） · 随机搜索（RandomizedSea… · 贝叶斯优化（Hyperopt）
超参数调优策略GridSearchCV
17
损失函数与评估指标
二分类评估指标（AUC · KS · 准确率
损失函数评估指标
18
模型结果分析
特征重要性可视化 · SHAP值解释模型 · 部分依赖图（PDP）
模型结果分析特征重要性可视化
19
模型稳定性监测
群体稳定性指标（PSI） · 特征稳定性分析 · 模型回测
模型稳定性监测PSI
20
评分卡分数转换
评分卡刻度（Score=Offset… · 分数分箱 · 分档映射
评分卡分数转换Score
21
评分卡制作（一）
单变量分箱与WOE计算 · 证据权重（WOE）单调性 · IV值筛选
评分卡制作WOE
22
评分卡制作（二）
使用逻辑回归替代XGBoost？不 · XGBoost输出概率转换为评分 –…
评分卡制作XGBoost
23
评分卡制作（三）
基于XGBoost概率的评分卡映射 · 分数分段与拒绝阈值设定
评分卡制作XGBoost
24
模型部署与API化
使用Flask/FastAPI部署模… · Docker容器化 · REST API接口设计
API模型部署
25
模型监控系统
实时预测监控 · 特征漂移检测 · 标签漂移
模型监控系统实时预测监控
26
信用评分项目实战（一）
问题定义 · 数据获取与清洗 · EDA报告
信用评分项目实战问题定义
27
信用评分项目实战（二）
特征工程全流程 · 样本设计 · 模型训练与调优
信用评分项目实战特征工程全流程
28
信用评分项目实战（三）
模型评估与解释 · 评分卡生成 · 分数分布分析
信用评分项目实战模型评估
29
信用评分项目实战（四）
模型对比（XGBoost vs Li… · 选择理由
信用评分项目实战XGBoost
30
信用评分建模总结与最佳实践
常见陷阱 · 建模规范文档 · 模型上线流程
信用评分建模总结最佳实践