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风险归因模型训练：样本构建与切分方法

共计 30 章节
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01
风险归因模型概述
定义 · 目标 · 在金融风控中的核心价值
风险归因模型概述定义
02
样本构建基础
样本定义 · 样本与特征 · 标签的关系
样本构建基础样本定义
03
样本数据来源
内部交易数据 · 外部征信数据 · 行为日志数据
样本数据来源内部交易数据
04
样本时间窗口设计
观察期 · 表现期 · 回溯期的概念与选择
样本时间窗口设计观察期
05
样本标签定义
好坏客户定义 · 逾期天数阈值设定 · 滚动率分析
样本标签定义好坏客户定义
06
样本采样方法
随机采样 · 分层采样 · 时间序列采样
样本采样方法随机采样
07
样本不平衡处理
过采样(SMOTE) · 欠采样 · 集成采样策略
样本不平衡处理SMOTE
08
样本去重与清洗
重复样本识别 · 异常值处理 · 缺失值填充策略
样本去重清洗
09
样本特征工程基础
数值特征 · 类别特征 · 时间特征构建
样本特征工程基础数值特征
10
样本特征筛选
方差过滤 · 相关性分析 · IV值计算与筛选
样本特征筛选方差过滤
11
样本切分原则
训练集 · 验证集 · 测试集划分比例与逻辑
样本切分原则训练集
12
时间序列样本切分
滚动窗口法 · 扩展窗口法 · 避免未来信息泄露
时间序列样本切分滚动窗口法
13
随机切分方法
简单随机切分 · 分层随机切分 · 保证分布一致性
随机切分方法简单随机切分
14
K折交叉验证
标准K折 · 分层K折 · 时间序列K折
K折交叉验证标准K折
15
留一法与留P法
适用场景 · 优缺点 · 在风控模型中的使用限制
留一法留P法
16
样本切分中的时间一致性
确保训练集时间早于测试集
样本切分时间一致性
17
样本切分中的业务一致性
保持客群结构 · 渠道分布稳定
样本切分业务一致性
18
样本切分代码实现
Python中train_test_… · TimeSeriesSplit实战
样本切分代码实现Python
19
样本权重与样本切分
权重分配方法 · 在切分中的处理技巧
样本权重样本切分
20
多任务学习样本构建
共享样本 · 任务特定样本 · 标签对齐
多任务学习样本构…共享样本
21
样本构建中的对抗验证
检测训练集与测试集分布偏移
样本构建对抗验证
22
样本切分后的数据泄露检查
特征泄露 · 标签泄露 · 时间泄露
样本切分后的数据…特征泄露
23
样本构建自动化流水线
Airflow/Dagster实现样…
样本构建自动化流…Airflow/Dags…
24
样本版本管理
DVC/MLflow管理样本数据集版…
样本版本管理DVC/MLflow
25
样本质量评估指标
样本代表性 · 稳定性 · 区分度评估
样本质量评估指标样本代表性
26
样本切分对模型性能的影响
过拟合 · 欠拟合与切分策略的关系
样本切分对模型性…过拟合
27
样本构建中的冷启动问题
新业务 · 新客群样本不足时的策略
样本构建冷启动问题
28
样本切分与模型监控
PSI监测 · 样本外测试 · 回溯测试
样本切分模型监控
29
样本构建与切分的合规性
数据隐私 · 公平性 · 监管要求
样本构建切分的合规性
30
综合案例
从原始数据到最终样本切分的完整流程实…
综合案例从原始数据到最终…