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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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信用评分WOE样本分层实战案例

共计 30 章节
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01
课程介绍
什么是WOE？信用评分卡模型概述 · 样本分层意义与项目目标
课程介绍WOE
02
环境搭建
Python环境 · pandas · numpy
环境搭建Python
03
数据获取与探索
以Lending Club为例 · 理解信贷数据字段和业务含义
数据获取探索
04
数据清洗
缺失值分析 · 填充策略（均值 · 中位数
数据清洗缺失值分析
05
数据清洗
异常值处理（标准差法 · IQR法 · 业务规则）
数据清洗异常值处理
06
特征类型分析
区分数值型 · 分类型 · 有序型特征
特征类型分析区分数值型
07
特征分箱基础
等距分箱原理与实现
特征分箱基础等距分箱原理
08
特征分箱
等频分箱原理与实现
特征分箱等频分箱原理
09
特征分箱
卡方分箱（ChiMerge）原理与代…
特征分箱ChiMerge
10
特征分箱
决策树分箱原理与实现
特征分箱决策树分箱原理
11
WOE计算原理
公式推导 · 单调性与业务解释
WOE计算原理
12
WOE编码实现
Python代码实现WOE转换
WOE编码实现
13
IV值计算与特征筛选
IV值含义 · 阈值选择 · 筛选强特征
IV值计算
14
样本分层概念
为什么需要分层？训练/验证/测试集的…
样本分层概念为什么需要分层？…
15
分层抽样实战
使用StratifiedKFold和…
分层抽样实战StratifiedKF…
16
逻辑回归模型基础
原理 · 损失函数 · 正则化（L1/L2）
逻辑回归模型基础原理
17
逻辑回归与WOE结合
将WOE值作为特征输入模型
WOE逻辑回归
18
模型训练与调参
GridSearchCV寻找最优参数
模型训练调参
19
模型评估
KS曲线 · AUC值 · Gini系数计算与解读
模型评估KS
20
模型评估
混淆矩阵 · 查准率 · 查全率
模型评估混淆矩阵
21
评分卡转换
将逻辑回归系数转换为标准评分（如65… · 每20分翻倍）
评分卡转换将逻辑回归系数转…
22
评分卡转换实践
生成评分卡表（变量 · 分箱 · WOE
评分卡转换实践生成评分卡表
23
评分卡应用
输入新样本 · 计算总分并输出决策
评分卡应用输入新样本
24
模型稳定性监测
PSI（群体稳定性指标）计算与阈值判…
模型稳定性监测PSI
25
特征重要性分析
基于逻辑回归系数 · 置换重要性
特征重要性分析基于逻辑回归系数
26
多模型对比
逻辑回归 vs 决策树 vs 随机森…
多模型对比vs
27
实战案例
使用真实信贷数据完成完整WOE评分卡…
实战案例WOE
28
模型部署
保存pickle模型 · 使用Flask构建预测API
模型部署pickle
29
模型监控与迭代
线上PSI监控 · 坏账率回溯 · 定期重训练策略
模型监控迭代
30
总结与扩展
WOE在反欺诈 · 客户分层中的其他应用 · 后续学习路径建议
扩展WOE