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交易风控特征工程与样本切分实操

共计 30 章节
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01
风控特征工程概述
特征工程在交易风控中的核心价值 · 常见挑战与解决思路
风控特征工程概述特征工程
02
交易数据源解析
常见交易数据字段（订单 · 用户 · 商户
交易数据源解析常见交易数据字段
03
数据清洗与预处理
缺失值处理 · 异常值检测 · 重复数据去重
数据清洗预处理
04
时间特征提取
交易时间戳拆解（年 · 月 · 日
时间特征提取交易时间戳拆解
05
统计聚合特征
基于用户ID的近期交易次数 · 金额均值 · 标准差
统计聚合特征ID
06
比率与差值特征
交易金额与历史均值的偏离度 · 两笔交易时间间隔 · 金额增长率
比率差值特征
07
序列行为特征
交易顺序编码 · 交易金额序列差分 · 交易类型转移概率矩阵
序列行为特征交易顺序编码
08
设备指纹特征
设备ID · 操作系统 · 浏览器版本
设备指纹特征ID
09
IP与地理位置特征
IP归属地 · 经纬度 · IP与常用地址的距离
IP地理位置特征
10
商户与商品特征
商户历史拒付率 · 商品类目 · 商品价格异常度
商户商品特征
11
网络图特征
基于用户-设备-IP-商户的关联图谱… · 节点度数 · PageRank
网络图特征IP
12
文本特征提取
交易备注 · 商品名称的TF-IDF · 词向量
文本特征提取交易备注
13
时间序列特征
交易量的周期性（日/周/月） · 自相关系数 · 移动平均线
时间序列特征交易量的周期性
14
特征交叉与组合
高阶特征自动生成（如金额×频次） · 特征多项式 · 笛卡尔积
特征交叉组合
15
特征选择方法
过滤法（方差阈值 · 卡方检验） · 包裹法（递归特征消除）
特征选择方法过滤法
16
特征降维
PCA主成分分析 · t-SNE可视化 · AutoEncoder无监督降维
特征降维PCA
17
特征归一化与标准化
Min-Max缩放 · Z-score标准化 · RobustScaler对异常值的处…
特征归一化标准化
18
类别特征编码
Label Encoding · One-Hot Encoding · Target Encoding
类别特征编码Label
19
样本不平衡问题
风控场景中正负样本比例失衡的原因 · 欠采样 · 过采样（SMOTE）
样本不平衡问题风控场景
20
样本切分基础
训练集 · 验证集 · 测试集的作用与比例划分原则（7
样本切分基础训练集
21
时间序列样本切分
按时间顺序划分（避免未来信息泄露） · 滚动窗口验证 · 扩展窗口验证
时间序列样本切分按时间顺序划分
22
分层抽样切分
保持正负样本比例在训练/验证/测试集… · StratifiedKFold实现
分层抽样切分保持正负样本比例
23
分组切分
基于用户ID或设备ID分组 · 确保同一用户的所有交易只出现在一个集…
分组切分ID
24
交叉验证策略
K-Fold · Stratified K-Fold · TimeSeriesSplit
交叉验证策略K-Fold
25
样本切分与特征工程流水线
使用Pipeline避免数据泄露 · 确保特征计算仅在训练集上拟合
样本切分特征工程流水线
26
特征存储与版本管理
特征仓库（Feature Store… · 特征快照 · 特征回溯（Point-in-Time…
特征存储版本管理
27
特征监控与漂移检测
特征分布变化（PSI） · 缺失率监控 · 异常值报警
特征监控漂移检测
28
实战案例一
信用卡交易欺诈检测——从原始数据到特…
实战案例一信用卡交易欺诈检…
29
实战案例二
电商支付风控——用户行为序列特征与网…
实战案例二电商支付风控
30
课程总结与最佳实践
特征工程常见陷阱 · 样本切分注意事项 · 生产环境部署要点
课程总结最佳实践