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特征工程优化信用评分实用教程

共计 30 章节
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01
特征工程概述
概念 · 目的与信用评分应用
特征工程概述概念
02
信用评分业务理解
风险因素与特征需求分析
信用评分业务理解风险因素
03
数据收集与探索
数据源 · 数据类型与EDA
数据收集探索
04
数据清洗基础
缺失值处理策略（删除 · 填充）
数据清洗基础缺失值处理策略
05
数据清洗进阶
异常值检测与处理（IQR · Z-Score）
数据清洗进阶IQR
06
特征编码
标签编码 · 独热编码与目标编码
特征编码标签编码
07
数值特征处理
标准化 · 归一化与对数变换
数值特征处理标准化
08
连续变量分箱
等距分箱 · 等频分箱与最优分箱
连续变量分箱等距分箱
09
分箱进阶
卡方分箱 · 决策树分箱
分箱进阶卡方分箱
10
WOE编码与IV值
计算原理与信用评分应用
WOEIV
11
特征选择基础
过滤法（方差阈值 · 相关系数）
特征选择基础过滤法
12
特征选择进阶
包裹法（递归特征消除）与嵌入法（La…
特征选择进阶La
13
特征重要性评估
随机森林 · XGBoost特征重要性
特征重要性评估随机森林
14
特征交叉
多项式特征与交互项生成
特征交叉多项式特征
15
时间特征工程
时间戳分解 · 滑动窗口统计
时间特征工程时间戳分解
16
文本特征处理
借贷描述文本的向量化（TF-IDF · 词嵌入）
文本特征处理TF-IDF
17
类别特征高级处理
计数编码 · 频率编码 · 贝叶斯平滑
类别特征高级处理计数编码
18
聚合特征
分组统计（均值 · 最大值 · 累计值）
聚合特征分组统计
19
特征降维
PCA主成分分析原理与实战
特征降维PCA
20
特征降维进阶
LDA线性判别分析与t-SNE
特征降维进阶LDA
21
聚类特征
KMeans聚类结果作为新特征
聚类特征KMeans
22
深度学习特征
自编码器提取特征
深度学习特征自编码器提取特征
23
特征自动化
Featuretools自动化特征工…
特征自动化Featuretools
24
特征存储与管理
特征平台 · 特征仓库概念
特征存储管理
25
特征监控与漂移检测
数据漂移 · 模型漂移
特征监控漂移检测
26
模型可解释性
SHAP值 · LIME在特征分析中的应用
模型可解释性SHAP
27
信用评分卡构建
从特征到评分映射
信用评分卡构建从特征到评分映射
28
特征工程优化实战
A信用卡逾期预测案例
特征工程优化实战A信用卡逾期预测…
29
特征工程优化实战
B信贷申请评分案例
特征工程优化实战B信贷申请评分案…
30
总结与最佳实践
特征工程常见陷阱与经验分享
最佳实践特征工程常见陷阱