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本课程属于：001-信用评分模型特征样本分层 金融科技风控与量化工程 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
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从零构建信用评分模型课程

共计 30 章节
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01
信用评分模型简介与行业背景
信用评分模型简介与行业背景 · 核心概念 · 实践要点
信用评分模型简介行业背景
02
信用评分模型开发流程概述
信用评分模型开发流程概述 · 核心概念 · 实践要点
信用评分模型开发…重点
03
数据获取与数据源探索
数据获取与数据源探索 · 核心概念 · 实践要点
数据获取数据源探索
04
数据质量检查与清洗
数据质量检查与清洗 · 核心概念 · 实践要点
数据质量检查清洗
05
探索性数据分析（EDA）
探索性数据分析（EDA） · 核心概念 · 实践要点
EDA探索性数据分析
06
缺失值处理策略
缺失值处理策略 · 核心概念 · 实践要点
缺失值处理策略重点
07
异常值检测与处理
异常值检测与处理 · 核心概念 · 实践要点
异常值检测处理
08
类别特征编码（Label Encoding, One-Hot, Target E
类别特征编码（Label Encodin… · 核心概念 · 实践要点
LabelEncoding
09
连续特征标准化与归一化
连续特征标准化与归一化 · 核心概念 · 实践要点
连续特征标准化归一化
10
特征工程 - 分箱与离散化
特征工程 - 分箱与离散化 · 核心概念 · 实践要点
特征工程分箱
11
WOE转换与IV值计算
WOE转换与IV值计算 · 核心概念 · 实践要点
WOEIV
12
特征选择方法（过滤法、包裹法、嵌入法）
特征选择方法（过滤法、包裹法、嵌入法） · 核心概念 · 实践要点
特征选择方法过滤法
13
逻辑回归模型原理与实现
逻辑回归模型原理与实现 · 核心概念 · 实践要点
逻辑回归模型原理实现
14
决策树与随机森林在信用评分中的应用
决策树与随机森林在信用评分中的应用 · 核心概念 · 实践要点
决策树随机森林
15
梯度提升树（XGBoost）原理与实践
梯度提升树（XGBoost）原理与实践 · 核心概念 · 实践要点
XGBoost梯度提升树
16
LightGBM与CatBoost介绍
LightGBM与CatBoost介绍 · 核心概念 · 实践要点
LightGBMCatBoost
17
模型评估指标
准确率 · 精确率 · 召回率
模型评估指标准确率
18
模型评估指标
AUC · KS · Gini系数
模型评估指标AUC
19
混淆矩阵与ROC曲线绘制
混淆矩阵与ROC曲线绘制 · 核心概念 · 实践要点
ROC混淆矩阵
20
交叉验证与防止过拟合
交叉验证与防止过拟合 · 核心概念 · 实践要点
交叉验证防止过拟合
21
超参数调优
网格搜索与随机搜索
超参数调优网格搜索
22
样本不平衡处理方法（过采样、欠采样、SMOTE）
样本不平衡处理方法（过采样 · 核心概念 · 实践要点
SMOTE样本不平衡处理方…
23
评分卡构建
从模型概率到分数映射
评分卡构建从模型概率到分数…
24
评分卡刻度与分箱合并
评分卡刻度与分箱合并 · 核心概念 · 实践要点
评分卡刻度分箱合并
25
模型稳定性监测（PSI测试）
模型稳定性监测（PSI测试） · 核心概念 · 实践要点
PSI模型稳定性监测
26
模型可解释性
SHAP值与特征重要性
模型可解释性SHAP
27
模型部署与API封装
模型部署与API封装 · 核心概念 · 实践要点
API模型部署
28
模型线上监控与数据漂移检测
模型线上监控与数据漂移检测 · 核心概念 · 实践要点
模型线上监控数据漂移检测
29
信用评分模型全流程项目实战（上）
信用评分模型全流程项目实战（上） · 核心概念 · 实践要点
信用评分模型全流…重点
30
信用评分模型全流程项目实战（下）
信用评分模型全流程项目实战（下） · 核心概念 · 实践要点
信用评分模型全流…重点