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实时风控训练集切分与模型看板教程

共计 30 章节
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01
风控概述
实时风控的定义 · 业务价值 · 与传统风控的区别
风控概述实时风控的定义
02
实时数据流基础
事件驱动架构 · 消息队列（Kafka）原理 · 实时数据采集与接入
实时数据流基础事件驱动架构
03
特征工程入门
实时特征与离线特征的区别 · 滑动窗口特征 · 时间衰减特征
特征工程入门实时特征
04
训练集切分原理
时间序列数据切分原则 · 避免数据泄露 · 训练/验证/测试集划分策略
训练集切分原理时间序列数据切分…
05
时间序列交叉验证
滚动窗口验证 · 扩展窗口验证 · 步进式验证方法
时间序列交叉验证滚动窗口验证
06
特征回溯与标签对齐
实时特征回溯技术 · 标签延迟处理 · 样本时间戳对齐
特征回溯标签对齐
07
样本权重与不平衡处理
实时场景下的样本不平衡问题 · 过采样/欠采样策略 · 权重分配
样本权重不平衡处理
08
实时特征存储
特征存储选型（Redis · HBase） · 特征更新策略
实时特征存储Redis
09
模型训练流水线
训练作业调度 · 特征批量计算 · 模型训练与保存
模型训练流水线训练作业调度
10
模型评估指标
实时场景下的评估指标（KS · AUC · F1）
模型评估指标KS
11
模型看板设计原则
看板目标 · 受众分析 · 关键指标选择
模型看板设计原则看板目标
12
看板数据源接入
实时数据流接入看板 · 离线数据补充 · 数据刷新频率
看板数据源接入实时数据流接入看…
13
模型性能监控
模型预测分布监控 · 特征漂移检测 · PSI指标计算与展示
模型性能监控模型预测分布监控
14
模型稳定性监控
模型版本对比 · 回滚机制 · 异常告警阈值设置
模型稳定性监控模型版本对比
15
实时决策引擎
规则引擎与模型引擎协同 · 实时评分计算 · 决策结果输出
实时决策引擎规则引擎
16
模型上线流程
A/B测试设计 · 灰度发布策略 · 全量上线与回滚
模型上线流程A/B
17
模型生命周期管理
模型注册 · 版本管理 · 下线策略
模型生命周期管理模型注册
18
特征重要性分析
实时特征重要性计算 · SHAP值解释 · 特征贡献度看板
特征重要性分析实时特征重要性计…
19
模型可解释性
LIME · SHAP在实时风控中的应用 · 解释结果可视化
模型可解释性LIME
20
实时数据质量监控
数据完整性 · 时效性 · 准确性监控
实时数据质量监控数据完整性
21
训练集切分实战
Python代码实现时间序列切分 · 自定义切分函数
训练集切分实战Python
22
特征回溯实战
使用PySpark/Flink实现特… · 代码示例与性能优化
特征回溯实战PySpark/Flin…
23
模型看板开发实战
使用Grafana/Streamli… · 数据源配置
模型看板开发实战Grafana/Stre…
24
实时告警系统设计
告警规则定义 · 告警通道（邮件 · 钉钉
实时告警系统设计告警规则定义
25
多模型对比看板
模型性能对比 · 混淆矩阵对比 · ROC曲线实时展示
多模型对比看板模型性能对比
26
实时风控案例
信贷反欺诈实时模型 · 交易风控实时模型 · 案例拆解
实时风控案例信贷反欺诈实时模…
27
性能优化
特征计算优化 · 模型推理优化 · 看板查询优化
性能优化特征计算优化
28
安全与合规
数据脱敏 · 隐私保护 · 模型审计日志
安全合规
29
故障排查与恢复
常见问题诊断 · 数据延迟处理 · 模型降级策略
故障排查恢复
30
课程总结与展望
实时风控发展趋势 · 联邦学习与隐私计算 · AutoML在实时风控中的应用
课程总结实时风控发展趋势