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异常交易样本切分与特征工程详解

共计 30 章节
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01
课程导论
异常交易检测的背景与挑战 · 样本切分与特征工程在风控全链路中的位… · 课程目标与学习路径
课程导论异常交易检测的背…
02
异常交易定义与类型
欺诈交易 · 盗刷交易 · 洗钱交易
异常交易定义类型
03
样本切分基础
训练集 · 验证集 · 测试集的概念与比例分配原则（时间序列…
样本切分基础训练集
04
时间序列切分策略
滑动窗口法 · 扩展窗口法 · 时间点分割法在交易数据中的应用与代码…
时间序列切分策略滑动窗口法
05
分层抽样与交叉验证
StratifiedKFold在极度… · GroupKFold处理用户ID分组
分层抽样交叉验证
06
样本不平衡问题
异常交易中正负样本比例悬殊的现状 · 过采样（SMOTE）与欠采样（Ran…
样本不平衡问题异常交易
07
高级采样技术
ADASYN · Borderline-SMOTE · SMOTE-ENN混合采样在交易数据…
高级采样技术ADASYN
08
特征工程总览
特征工程的定义 · 三大类特征（统计特征 · 时序特征
特征工程总览特征工程的定义
09
基础统计特征
交易金额 · 交易频次 · 设备指纹
基础统计特征交易金额
10
时间窗口特征
滑动窗口内（1小时/1天/7天）的交… · 金额总和 · 金额标准差的计算与代码实现
时间窗口特征滑动窗口内
11
用户行为画像特征
用户历史交易习惯（平均金额 · 常用时段 · 常用设备）
用户行为画像特征用户历史交易习惯
12
设备与网络特征
设备ID聚合特征 · IP地址地理信息特征 · 代理/VPN检测特征
设备网络特征
13
序列特征与N-gram
交易序列的马尔可夫链特征 · 交易对手N-gram频率 · 交易路径异常度
N-gram序列特征
14
图特征工程
基于交易对手的图结构特征（节点度 · PageRank · 聚类系数）
图特征工程基于交易对手的图…
15
文本特征提取
交易备注 · 商户名称的TF-IDF · Word2Vec
文本特征提取交易备注
16
时间特征工程
交易时间戳的周期性特征（小时 · 星期 · 月份）
时间特征工程交易时间戳的周期…
17
特征编码技术
类别特征的One-Hot编码 · Label Encoding · Target Encoding
特征编码技术One-Hot
18
特征缩放与归一化
StandardScaler · MinMaxScaler · RobustScaler在异常检测中…
特征缩放归一化
19
特征选择方法
过滤法（方差阈值 · 卡方检验） · 包裹法（RFE）
特征选择方法过滤法
20
特征降维技术
PCA主成分分析 · t-SNE可视化 · UMAP在交易特征降维中的应用
特征降维技术PCA
21
特征交叉与组合
笛卡尔积特征 · 多项式特征 · 基于业务规则的交叉特征（如金额/频次…
特征交叉组合
22
特征存储与管理
特征仓库（Feature Store… · 特征版本管理 · 在线/离线特征一致性
特征存储管理
23
样本切分实战
使用Python的pandas和sk…
样本切分实战Python
24
特征工程实战（上）
从原始交易日志中提取统计特征 · 时间窗口特征 · 用户画像特征
特征工程实战从原始交易日志
25
特征工程实战（下）
从设备日志 · 网络日志中提取设备特征 · 图特征
特征工程实战从设备日志
26
特征质量评估
缺失率分析 · 唯一值分析 · 特征分布可视化（直方图
特征质量评估缺失率分析
27
特征重要性排序
使用随机森林 · XGBoost · LightGBM输出特征重要性并可视…
特征重要性排序使用随机森林
28
模型训练与评估
基于切分后的样本和构建的特征 · 训练逻辑回归 · XGBoost
模型训练评估
29
模型解释与特征回溯
SHAP值分析 · LIME解释单笔异常交易 · 特征对模型决策的影响回溯
模型解释特征回溯
30
课程总结与最佳实践
样本切分与特征工程常见陷阱 · 生产环境部署建议 · 未来趋势（自动特征工程
课程总结最佳实践