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坏样本归因与LightGBM实战

共计 30 章节
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01
课程导论
坏样本归因的定义 · 业务价值 · 常见挑战与课程整体框架
课程导论坏样本归因的定义
02
坏样本定义与分类
什么是坏样本（异常值 · 噪声 · 标签错误）
坏样本定义分类
03
数据探索与可视化
使用Pandas进行数据概览 · Matplotlib/Seaborn…
数据探索可视化
04
缺失值处理
缺失值产生原因 · 统计缺失比例 · 常见填充策略（均值
缺失值处理缺失值产生原因
05
异常值检测基础
基于统计的3σ原则 · Z-Score方法与IQR方法的原理…
异常值检测基础基于统计的3σ原…
06
异常值检测进阶
孤立森林（Isolation For…
异常值检测进阶Isolation
07
异常值检测进阶
LOF（Local Outlier…
异常值检测进阶LOF
08
标签噪声检测
基于模型预测置信度 · 交叉验证一致性 · Learning with Nois…
标签噪声检测基于模型预测置信…
09
特征工程中的坏样本
特征构造错误 · 特征泄漏 · 特征分布偏移的识别与修复
特征工程坏样本
10
数据清洗Pipeline构建
使用Scikit-learn Pip…
Pipeline数据清洗
11
LightGBM核心原理
直方图算法 · Leaf-wise生长策略 · 梯度单边采样（GOSS）与互斥特征捆…
LightGBM核心原理
12
LightGBM环境搭建
安装LightGBM · GPU版本配置 · 验证安装与基本数据加载
LightGBM环境搭建
13
LightGBM核心参数详解（上）
num_leaves · max_depth · learning_rate
LightGBM核心参数详解
14
LightGBM核心参数详解（下）
reg_alpha · reg_lambda · min_child_samples
LightGBM核心参数详解
15
LightGBM分类实战
二分类任务完整流程（数据加载 · 参数设置 · 训练
LightGBM分类实战
16
LightGBM回归实战
回归任务完整流程（数据加载 · 参数设置 · 训练
LightGBM回归实战
17
LightGBM多分类实战
多分类任务完整流程（数据加载 · 参数设置 · 训练
LightGBM多分类实战
18
LightGBM特征重要性分析
内置importance_type（… · split） · 可视化与业务解读
LightGBM特征重要性分析
19
LightGBM模型调优
网格搜索（GridSearchCV）…
LightGBM模型调优
20
LightGBM模型调优进阶
贝叶斯优化（Optuna）自动调参实…
LightGBM模型调优进阶
21
坏样本对LightGBM的影响实验
在原始数据与清洗后数据上分别训练模型 · 对比性能差异
LightGBM坏样本对
22
坏样本归因方法论
基于SHAP值的坏样本归因 · 特征贡献分解与异常样本解释
坏样本归因方法论SHAP
23
坏样本归因方法论
基于Partial Dependen…
坏样本归因方法论Partial
24
坏样本归因实战案例（一）
信贷风控场景——识别欺诈样本并归因到…
坏样本归因实战案…信贷风控场景
25
坏样本归因实战案例（二）
工业质检场景——识别缺陷样本并归因到…
坏样本归因实战案…工业质检场景
26
坏样本归因实战案例（三）
推荐系统场景——识别点击作弊样本并归…
坏样本归因实战案…推荐系统场景
27
模型鲁棒性提升策略
对抗训练 · 数据增强 · 鲁棒损失函数在LightGBM中的应…
模型鲁棒性提升策…对抗训练
28
模型监控与数据漂移检测
PSI（群体稳定性指标） · 特征分布漂移检测 · 实时告警
模型监控数据漂移检测
29
生产环境部署
LightGBM模型导出为PMML/… · 使用Flask/FastAPI搭建推…
生产环境部署LightGBM
30
课程总结与进阶方向
坏样本归因最佳实践总结 · 联邦学习下的坏样本检测 · AutoML与数据质量自动化
课程总结进阶方向