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特征平台样本偏差校验从入门到实战

共计 30 章节
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01
课程导论
什么是特征平台 · 为什么需要样本偏差校验 · 课程目标与学习路径
课程导论什么是特征平台
02
样本偏差基础概念
偏差的定义 · 偏差与方差的关系 · 常见偏差类型（选择偏差
样本偏差基础概念偏差的定义
03
特征平台架构概览
离线存储 · 在线存储 · 特征计算引擎
特征平台架构概览离线存储
04
样本生成流程
特征回溯 · 特征拼接 · 样本标注
样本生成流程特征回溯
05
偏差产生的根源
时间穿越 · 特征泄漏 · 数据漂移
偏差产生的根源时间穿越
06
时间穿越偏差
定义 · 典型案例（未来特征用于当前预测） · 检测方法与修复策略
时间穿越偏差定义
07
特征泄漏偏差
定义 · 分类（强泄漏/弱泄漏） · 常见泄漏场景（用户ID泄漏
特征泄漏偏差定义
08
数据漂移偏差
概念漂移与数据漂移 · 协变量漂移 · 先验概率漂移
数据漂移偏差概念漂移
09
标签延迟偏差
定义 · 产生原因（标注滞后） · 对模型的影响
标签延迟偏差定义
10
采样不均偏差
正负样本不平衡 · 时间分布不均 · 地域分布不均
采样不均偏差正负样本不平衡
11
偏差校验指标体系
PSI（群体稳定性指标） · KS统计量 · KL散度
偏差校验指标体系PSI
12
PSI指标详解
计算公式 · 分箱策略 · 阈值设定（0.1/0.2）
PSI指标详解
13
KS统计量详解
定义 · 计算步骤 · 与PSI的区别
KS统计量详解
14
KL散度与JS散度
信息论基础 · KL散度不对称性 · JS散度对称性
KLJS
15
分布相似度评分
余弦相似度 · Jaccard相似度 · Wasserstein距离
分布相似度评分余弦相似度
16
离线偏差校验工具
Python库（scipy · pandas-profiling · evidently）
离线偏差校验工具Python
17
在线偏差监控系统
实时数据流监控 · 告警阈值配置 · Dashboard设计
线偏差监控系统实时数据流监控
18
特征平台集成方案
在特征计算阶段嵌入校验 · 样本生成管道中增加校验节点 · 元数据管理
特征平台集成方案特征计算阶段嵌入…
19
偏差校验Pipeline设计
数据采集层 · 特征计算层 · 校验计算层
Pipeline偏差校验
20
实战案例一
信贷风控场景——时间穿越偏差检测与修…
实战案例一信贷风控场景
21
实战案例二
推荐系统场景——特征泄漏偏差检测与修…
实战案例二推荐系统场景
22
实战案例三
广告点击率预估——数据漂移偏差检测与…
实战案例三广告点击率预估
23
实战案例四
用户画像场景——采样不均偏差检测与修…
实战案例四用户画像场景
24
偏差修复策略
特征过滤 · 特征重计算 · 样本加权
偏差修复策略特征过滤
25
自动化偏差校验框架
规则引擎 · 机器学习分类器检测偏差 · 自动修复建议生成
自动化偏差校验框…规则引擎
26
偏差校验最佳实践
校验频率设定 · 多环境（训练/验证/线上）对比 · A/B实验验证
偏差校验最佳实践校验频率设定
27
常见误区与陷阱
过度校验导致特征丢失 · 阈值设置不合理 · 忽略业务语义
常见误区陷阱
28
性能优化
大规模数据下的高效校验算法 · 分布式计算优化 · 缓存策略
性能优化大规模数据下的高…
29
未来趋势
因果推断与偏差检测 · 大模型时代的偏差挑战 · 联邦学习中的偏差校验
未来趋势因果推断
30
课程总结与项目实战
综合项目——构建端到端特征平台偏差校…
课程总结项目实战