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交易风控样本构建与模型训练指南

共计 30 章节
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01
风控概述
交易风控的定义 · 风控在金融体系中的重要性 · 常见风控场景（信贷
风控概述交易风控的定义
02
风控体系架构
风控系统整体架构图 · 规则引擎与模型引擎的协作 · 实时风控与离线风控的区别
风控体系架构风控系统整体架构…
03
样本构建基础
样本的定义 · 正样本与负样本的概念 · 样本构建在模型生命周期中的位置
样本构建基础样本的定义
04
数据源梳理
内部数据源（交易流水 · 用户画像） · 外部数据源（征信
数据源梳理内部数据源
05
特征工程入门
特征的定义 · 特征类型（数值型 · 类别型
特征工程入门特征的定义
06
标签定义与坏样本认定
逾期标签（M0/M1/M2+） · 欺诈标签（确认欺诈 · 疑似欺诈）
标签定义坏样本认定
07
样本采样策略
全量采样 · 下采样（随机下采样 · 聚类下采样）
样本采样策略全量采样
08
时间序列样本构建
时间窗口划分（观察窗 · 表现窗 · 延迟窗）
时间序列样本构建时间窗口划分
09
样本清洗与去重
缺失值处理 · 异常值检测（IQR · Z-score）
样本清洗去重
10
样本平衡性处理
类别不平衡问题 · 代价敏感学习 · 集成方法（EasyEnsemble
样本平衡性处理类别不平衡问题
11
特征衍生方法论
单特征变换（log · 标准化） · 交叉特征（笛卡尔积
特征衍生方法论log
12
特征筛选与降维
过滤法（方差阈值 · 卡方检验） · 包裹法（RFE）
特征筛选降维
13
训练集/验证集/测试集划分
时间序列划分（按时间切分） · 随机划分 · 分层划分
训练集验证集
14
模型选型
逻辑回归（可解释性强） · 决策树与随机森林（非线性拟合） · XGBoost/LightGBM（梯…
模型选型逻辑回归
15
模型训练流程
数据加载与预处理 · 模型初始化 · 超参数设置
模型训练流程数据加载
16
超参数调优
网格搜索 · 随机搜索 · 贝叶斯优化（Hyperopt/Opt…
超参数调优网格搜索
17
模型评估指标
混淆矩阵 · 准确率/精确率/召回率/F1-sco… · AUC-ROC曲线
模型评估指标混淆矩阵
18
风控模型可解释性
SHAP值分析 · 特征重要性排序 · 部分依赖图（PDP）
风控模型可解释性SHAP
19
模型过拟合与欠拟合
过拟合表现（训练集高AUC · 测试集低AUC） · 正则化（L1/L2）
模型过拟合欠拟合
20
模型稳定性监控
PSI（群体稳定性指标） · 特征分布漂移检测（KS检验） · 模型回测周期设定
模型稳定性监控PSI
21
样本外测试与回溯测试
时间外样本测试（OOT） · 跨周期回测 · 不同经济周期下的模型表现对比
样本外测试回溯测试
22
模型部署与上线
模型序列化（Pickle/ONNX） · API服务封装（Flask/Fast… · 实时推理与批量推理架构
模型部署上线
23
规则与模型融合策略
规则前置过滤（硬拒绝） · 模型评分与规则加权 · 决策矩阵（规则+模型联合决策）
规则模型融合策略
24
模型迭代与版本管理
模型版本号规范 · AB测试框架 · 冠军/挑战者策略
模型迭代版本管理
25
风控样本数据质量监控
数据完整性监控 · 数据一致性校验 · 延迟监控
风控样本数据质量…数据完整性监控
26
联邦学习在风控中的应用
纵向联邦学习（特征对齐） · 横向联邦学习（样本对齐） · 隐私计算与安全聚合
联邦学习风控
27
图神经网络在风控中的应用
关系图谱构建（设备/手机号/IP关联… · GCN/GAT节点分类 · 团伙欺诈检测
图神经网络风控
28
时序模型在风控中的应用
LSTM/GRU处理交易序列 · Attention机制捕捉关键交易 · Transformer在序列欺诈检测…
时序模型风控
29
风控模型合规与伦理
数据隐私法规（GDPR/个人信息保护… · 模型公平性（公平性指标） · 反歧视审查
风控模型合规伦理
30
实战案例
信贷申请反欺诈全流程（样本构建→特征… · 支付交易实时风控案例
实战案例信贷申请反欺诈全…