VIP20
本课程属于：006-模型风险管理特征筛选清单 金融科技风控与量化工程 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
查看所属VIP全部课程 →
← 返回所属目录 咨询 / 购买

模型风险管理特征选择指南

共计 30 章节
点击此处阅读海量试读课程：100+行业、1000+细分领域
01
特征选择概述
特征选择在模型风险管理中的重要性 · 特征选择与模型稳定性的关系 · 特征选择的基本流程
特征选择概述特征选择
02
数据质量与预处理
缺失值处理 · 异常值检测与处理 · 数据标准化与归一化
数据质量预处理
03
单变量特征选择方法
方差阈值法 · 缺失率过滤法 · IV值（信息价值）计算与筛选
单变量特征选择方…方差阈值法
04
相关性分析与多重共线性
皮尔逊相关系数 · 斯皮尔曼秩相关系数 · 方差膨胀因子（VIF）计算
相关性分析多重共线性
05
基于统计假设检验的特征选择
卡方检验 · t检验与ANOVA · 互信息法
基于统计假设检验…卡方检验
06
基于模型的特征选择方法
L1正则化（Lasso）特征选择 · 树模型特征重要性（随机森林/XGBo… · 递归特征消除（RFE）
基于模型的特征选…L1
07
特征选择中的过拟合风险
特征选择与过拟合的关系 · 交叉验证在特征选择中的应用 · 特征选择偏差-方差权衡
特征选择过拟合风险
08
特征稳定性评估
特征分布漂移检测（PSI/CSI） · 特征排序稳定性分析 · 时间序列特征稳定性测试
特征稳定性评估PSI/CSI
09
业务可解释性特征选择
业务逻辑驱动的特征筛选 · 监管合规性要求 · 特征可解释性评分方法
业务可解释性特征…业务逻辑驱动的特…
10
特征选择与模型性能的平衡
特征数量与模型AUC/KS的关系 · 特征冗余度控制 · 特征选择对模型泛化能力的影响
特征选择模型性能的平衡
11
特征工程与特征创造
特征交叉 · 多项式特征 · 时间窗口特征
特征工程特征创造
12
高维数据特征选择策略
维度灾难问题 · 主成分分析（PCA）降维 · t-SNE与UMAP可视化
高维数据特征选择…维度灾难问题
13
特征选择中的样本不平衡问题
不平衡数据对特征选择的影响 · SMOTE与特征选择结合 · 代价敏感特征选择
特征选择样本不平衡问题
14
特征选择自动化框架
AutoML中的特征选择 · 基于遗传算法的特征搜索 · 逐步回归（前向/后向/双向）
特征选择自动化框…AutoML
15
特征选择在信用评分卡中的应用
评分卡特征筛选标准 · WOE转换与IV筛选 · 评分卡特征稳定性监控
特征选择信用评分卡
16
特征选择在反欺诈模型中的应用
欺诈特征识别 · 实时特征选择策略 · 对抗性特征鲁棒性
特征选择反欺诈模型
17
特征选择在时间序列模型中的应用
滞后特征选择 · 差分特征稳定性 · 季节性特征筛选
特征选择时间序列模型
18
特征选择在深度学习模型中的应用
嵌入层特征重要性 · 注意力机制特征筛选 · Dropout特征正则化
特征选择深度学习模型
19
特征选择文档与模型风险管理报告
特征选择过程文档化 · 特征字典维护 · 特征选择审计追踪
特征选择文档模型风险管理报告
20
特征选择验证与回测
回测框架设计 · 特征选择结果稳定性检验 · 特征选择策略的蒙特卡洛模拟
特征选择验证回测
21
特征选择中的伦理与公平性
公平性特征筛选 · 敏感属性处理 · 反歧视特征选择方法
特征选择伦理
22
特征选择工具与平台
Python特征选择库（Scikit… · Feature-engine） · R语言特征选择包
特征选择工具平台
23
特征选择与模型监控联动
特征漂移预警机制 · 特征重要性衰减监控 · 特征选择策略动态调整
特征选择模型监控联动
24
特征选择中的计算效率优化
分布式特征计算 · 特征缓存策略 · 增量特征选择方法
特征选择计算效率优化
25
特征选择与模型可解释性（XAI）
SHAP值特征重要性 · LIME局部特征解释 · 部分依赖图（PDP）分析
XAI特征选择
26
特征选择在集成模型中的应用
Bagging特征随机性 · Boosting特征重要性聚合 · Stacking特征筛选
特征选择集成模型
27
特征选择中的贝叶斯方法
贝叶斯特征选择框架 · 稀疏贝叶斯学习 · 贝叶斯模型平均
特征选择贝叶斯方法
28
特征选择在非结构化数据中的应用
文本特征选择（TF-IDF · 词嵌入） · 图像特征选择（CNN特征图）
特征选择非结构化数据
29
特征选择最佳实践与常见陷阱
数据泄露防范 · 特征选择与模型选择分离 · 特征选择结果复现性
特征选择最佳实践常见陷阱
30
特征选择未来趋势与前沿
因果特征选择 · 联邦学习特征选择 · 自适应特征选择
特征选择未来趋势前沿