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授信决策引擎样本构建与模型训练

共计 30 章节
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01
课程导论
授信决策引擎概述 · 样本构建与模型训练在风控全流程中的位… · 课程目标与学习路径
课程导论授信决策引擎概述
02
信贷业务基础
信贷产品类型（循环贷 · 分期贷 · 现金贷）
信贷业务基础信贷产品类型
03
风控数据体系
内部数据（申请信息 · 行为数据） · 外部数据（征信
风控数据体系内部数据
04
样本定义与标签设计
好坏客户定义（FPD30/60/90… · 观察点与表现期设定 · 滚动率分析与Vintage曲线
样本定义标签设计
05
样本抽取策略
全量样本 vs 抽样样本 · 分层抽样 · 时间窗口划分（训练集/验证集/测试集…
样本抽取策略vs
06
数据清洗与预处理
缺失值处理（均值/中位数/众数填充 · 模型预测填充） · 异常值检测与截断
数据清洗预处理
07
特征工程基础
特征分类（数值型 · 类别型 · 时序型）
特征工程基础特征分类
08
WOE与IV值计算
WOE（证据权重）公式与业务含义 · IV（信息量）计算与特征筛选标准 · 分箱方法（等距/等频/决策树分箱）
WOEIV
09
特征相关性分析
皮尔逊相关系数 · 斯皮尔曼秩相关系数 · 多重共线性诊断（VIF）
特征相关性分析皮尔逊相关系数
10
特征筛选方法论
过滤法（IV · 方差阈值） · 包裹法（递归特征消除RFE）
特征筛选方法论IV
11
样本不平衡处理
过采样（SMOTE · ADASYN） · 欠采样（随机欠采样
样本不平衡处理SMOTE
12
逻辑回归模型原理
Sigmoid函数 · 极大似然估计 · 损失函数（交叉熵）
逻辑回归模型原理Sigmoid
13
决策树与随机森林
CART树生长与剪枝 · Bagging思想 · 随机森林特征重要性
决策树随机森林
14
梯度提升树（XGBoost/LightGBM）
Boosting原理 · XGBoost目标函数与树分裂 · LightGBM的GOSS与EFB
XGBoost/Ligh…梯度提升树
15
神经网络在信用评分中的应用
MLP结构 · 激活函数（ReLU · Sigmoid）
神经网络信用评分
16
模型训练流程
数据划分（训练/验证/测试） · 交叉验证（K-Fold · Stratified K-Fold）
模型训练流程数据划分
17
超参数调优
网格搜索（GridSearchCV） · 随机搜索（RandomizedSea… · 贝叶斯优化（Hyperopt/Opt…
超参数调优GridSearchCV
18
模型评估指标（分类）
混淆矩阵 · 准确率/精确率/召回率/F1-sco… · ROC曲线与AUC
模型评估指标分类
19
模型评估指标（排序与校准）
Lift曲线 · Gini系数 · 校准曲线（Calibration C…
模型评估指标排序
20
评分卡构建
评分卡刻度（PDO · 基准分） · 逻辑回归系数转评分
评分卡构建PDO
21
模型可解释性
SHAP值原理与可视化 · LIME局部解释 · 特征依赖图（PDP/ICE）
模型可解释性SHAP
22
模型上线部署
模型序列化（Pickle/ONNX/… · API服务封装（Flask/Fast… · 批处理与实时推理架构
模型上线部署Pickle/ONNX
23
模型监控体系
PSI（群体稳定性指标） · 特征分布漂移监控 · 模型性能衰减监控（KS/AR随时间变…
模型监控体系PSI
24
模型迭代与退役
模型版本管理 · 冠军/挑战者策略 · A/B测试设计
模型迭代退役
25
样本构建实战（案例一）
消费分期场景——从原始数据到最终训练…
样本构建实战案例一
26
模型训练实战（案例二）
使用LightGBM构建信用评分模型… · 调参 · 评估与评分卡转换
模型训练实战案例二
27
模型验证与报告生成
自动化模型验证报告（包含IV · KS · AUC
模型验证报告生成
28
联邦学习在授信中的应用
纵向联邦学习（特征对齐） · 横向联邦学习（样本对齐） · 安全聚合与隐私计算基础
联邦学习授信
29
自动化机器学习（AutoML）在风控中的应用
AutoML框架（H2O · AutoGluon） · 自动特征工程
AutoML自动化机器学习
30
课程总结与未来趋势
大模型在风控中的应用 · 图神经网络（GNN）在反欺诈中的探索 · 实时决策引擎的发展方向
课程总结未来趋势