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实时风控训练集切分从入门到实战

共计 30 章节
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01
风控基础概念
什么是风控 · 风控系统架构 · 实时风控与离线风控的区别
风控基础概念什么是风控
02
训练集切分的重要性
为什么需要切分 · 切分不当的后果 · 切分对模型泛化能力的影响
训练集切分的重要…为什么需要切分
03
时间序列数据特性
时间依赖性 · 非平稳性 · 时序相关性对切分的约束
时间序列数据特性时间依赖性
04
常见切分策略概览
随机切分 · 按时间切分 · 分层切分
常见切分策略概览随机切分
05
随机切分实战
使用sklearn的train_te… · 代码实现与注意事项
随机切分实战sklearn
06
按时间切分实战
基于时间戳的切分方法 · 固定时间点切分 · 代码实现
按时间切分实战基于时间戳的切分…
07
滑动窗口切分实战
固定窗口大小 · 步长设置 · 滚动训练与验证
滑动窗口切分实战固定窗口大小
08
分层切分实战
保持类别分布一致 · StratifiedKFold在风控… · 代码实现
分层切分实战保持类别分布一致
09
时间序列交叉验证
TimeSeriesSplit原理 · gap参数设置 · 代码实现
时间序列交叉验证TimeSeriesSp…
10
避免数据泄露
什么是数据泄露 · 特征穿越 · 标签泄露
避免数据泄露什么是数据泄露
11
特征工程与切分的关系
特征计算窗口 · 特征时效性 · 切分对特征分布的影响
特征工程切分的关系
12
样本权重与切分
不平衡样本处理 · 权重分配 · 切分时保持权重一致性
样本权重切分
13
多数据源切分
用户表 · 交易表 · 行为表如何对齐时间轴进行切分
多数据源切分用户表
14
实时流数据切分
Kafka流式数据 · 滑动窗口实时切分 · 状态管理
实时流数据切分Kafka
15
离线批处理切分
Hive/Spark大数据环境下的切… · 分区裁剪
离线批处理切分Hive/Spark
16
切分代码框架设计
模块化切分函数 · 配置化参数 · 可复用性设计
切分代码框架设计模块化切分函数
17
切分结果评估指标
分布一致性检验 · KS检验 · PSI指标
切分结果评估指标分布一致性检验
18
切分与模型监控
线上模型效果回测 · 切分策略对监控指标的影响
切分模型监控
19
案例实战1
信贷风控——逾期预测模型的训练集切分
案例实战1信贷风控
20
案例实战2
交易反欺诈——实时交易模型的滑动窗口…
案例实战2交易反欺诈
21
案例实战3
用户画像风控——多维度特征的时间对齐…
案例实战3用户画像风控
22
案例实战4
设备指纹风控——跨会话数据的切分策略
案例实战4设备指纹风控
23
案例实战5
团伙欺诈检测——图数据的切分与时间约…
案例实战5团伙欺诈检测
24
切分自动化Pipeline
Airflow调度切分任务 · 自动化验证流程
Pipeline切分自动化
25
切分性能优化
大数据量下的切分加速 · 并行切分 · 内存优化
切分性能优化大数据量下的切分…
26
切分版本管理
切分数据集版本控制 · 回滚机制 · 元数据记录
切分版本管理切分数据集版本控…
27
切分与AB测试
不同切分策略对AB实验的影响 · 切分随机性控制
AB切分
28
切分在联邦学习中的应用
纵向联邦 · 横向联邦下的数据切分约束
切分联邦学习
29
切分最佳实践总结
常见错误 · 避坑指南 · 生产环境建议
切分最佳实践总结常见错误
30
未来趋势与进阶
自适应切分 · 在线学习切分 · 强化学习切分策略
未来趋势进阶