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LightGBM分箱特征在反欺诈中的准备技巧

共计 30 章节
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01
反欺诈业务概述
为什么特征工程是关键一环
反欺诈业务概述为什么特征工程是…
02
特征分箱基础
概念 · 目的与常见方法（等距 · 等频）
特征分箱基础概念
03
LightGBM简介
梯度提升树在反欺诈中的优势
LightGBM简介
04
为什么要对特征做分箱
非线性映射 · 缺失值处理 · 鲁棒性提升
为什么要对特征做…非线性映射
05
等距分箱实现
手动划分与LightGBM自动分箱参…
等距分箱实现LightGBM
06
等频分箱实现
分位点划分与业务解释性
等频分箱实现分位点划分
07
卡方分箱
基于卡方检验的合并算法原理
卡方分箱基于卡方检验的合…
08
最优分箱
决策树启发式分箱方法（如GBDT分箱…
最优分箱GBDT
09
单调性分箱
WOE编码与IV值的概念
单调性分箱WOE
10
WOE编码在反欺诈中的应用
将分箱结果转化为WOE值
WOE编码
11
IV值筛选特征
如何利用IV值评估分箱有效性
IV值筛选特征
12
缺失值分箱处理
单独成箱或与其他箱合并
缺失值分箱处理单独成箱或
13
异常值分箱处理
极端值纳入边界箱
异常值分箱处理极端值纳入边界箱
14
时间相关特征的分箱
时间戳 · 周期性特征的分箱策略
时间相关特征的分…时间戳
15
交叉特征分箱
特征交互后的分箱与降维
交叉特征分箱特征交互后的分箱
16
LightGBM的categorical_feature参数
直接利用分箱特征
LightGBMcategorical
17
LightGBM的bin_construct_sample_cnt
控制分箱样本量
LightGBMbin
18
LightGBM的max_bin参数
限制最大分箱数
LightGBMmax
19
分箱后的特征编码方式
Label Encoding · One-Hot · WOE对比
分箱后的特征编码…Label
20
实战案例一
交易金额特征分箱与效果评估
实战案例一交易金额特征分箱
21
实战案例二
地理位置特征分箱（区域聚合）
实战案例二地理位置特征分箱
22
实战案例三
设备指纹特征分箱（离散关联）
实战案例三设备指纹特征分箱
23
分箱特征重要性评估
SHAP值在分箱特征上的应用
分箱特征重要性评…SHAP
24
分箱与过拟合
如何避免分箱导致的数据泄露
分箱过拟合
25
时间序列验证
跨时间窗的分箱稳定性检验
时间序列验证跨时间窗的分箱稳…
26
分箱特征迁移
不同反欺诈场景下分箱方案的复用
分箱特征迁移不同反欺诈场景下…
27
自动化分箱Pipeline
集成分箱 · 编码 · 训练的完整流程
Pipeline自动化分箱
28
模型可解释性
分箱特征帮助业务理解模型决策
模型可解释性分箱特征帮助业务…
29
踩坑指南
分箱常见错误与解决办法
踩坑指南分箱常见错误
30
总结与最佳实践
反欺诈中分箱特征的高级技巧
最佳实践反欺诈