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催收特征工程与模型训练

共计 30 章节
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01
催收业务概述
催收行业现状 · 催收生命周期 · 贷后管理流程与角色分工
催收业务概述催收行业现状
02
催收数据基础
催收数据来源（内部系统 · 外部征信 · 三方数据）
催收数据基础催收数据来源
03
特征工程总览
特征工程定义 · 在催收模型中的重要性 · 特征工程流程（分析
特征工程总览特征工程定义
04
时间窗口特征
滚动时间窗口（7天/30天/90天） · 逾期天数衍生 · 还款行为时序特征
时间窗口特征滚动时间窗口
05
行为类特征
通话行为特征（频次 · 时长 · 时段）
行为类特征通话行为特征
06
还款能力特征
收入稳定性指标 · 多头借贷指数 · 负债收入比（DTI）
还款能力特征收入稳定性指标
07
还款意愿特征
历史还款率 · 承诺还款履约率 · 失联天数
还款意愿特征历史还款率
08
社交网络特征
联系人图谱 · 紧急联系人关系强度 · 社群聚类特征
社交网络特征联系人图谱
09
文本挖掘特征
催收备注文本TF-IDF · LDA主题模型 · 情感分析得分
文本挖掘特征TF-IDF
10
外部数据特征
征信报告核心字段（逾期次数 · 查询次数） · 三方评分（同盾
外部数据特征征信报告核心字段
11
特征缺失值处理
缺失率统计 · 均值/中位数填充 · 模型预测填充
特征缺失值处理缺失率统计
12
特征异常值处理
箱线图法 · 3σ原则 · 分位数截断
特征异常值处理箱线图法
13
特征编码技术
Label Encoding · One-Hot Encoding · Target Encoding
特征编码技术Label
14
特征缩放与标准化
Min-Max归一化 · Z-score标准化 · RobustScaler
特征缩放标准化
15
特征选择方法
过滤法（方差阈值 · 卡方检验） · 包裹法（RFE）
特征选择方法过滤法
16
特征降维技术
PCA主成分分析 · t-SNE可视化 · AutoEncoder特征压缩
特征降维技术PCA
17
样本不平衡处理
过采样（SMOTE） · 欠采样 · 代价敏感学习
样本不平衡处理SMOTE
18
模型评估指标
混淆矩阵 · 精确率/召回率/F1 · AUC-ROC
模型评估指标混淆矩阵
19
逻辑回归模型
原理介绍 · L1/L2正则化 · 催收场景下的可解释性
逻辑回归模型原理介绍
20
决策树与随机森林
决策树分裂规则 · 随机森林集成策略 · 特征重要性排序
决策树随机森林
21
梯度提升树（XGBoost/LightGBM）
原理对比 · 参数调优（学习率 · 树深度
XGBoost/Ligh…梯度提升树
22
神经网络模型
MLP多层感知机 · DNN深度网络 · 在催收评分中的应用
神经网络模型MLP
23
模型融合技术
Voting · Stacking · Blending
模型融合技术Voting
24
时间序列模型
逾期率趋势预测 · ARIMA · Prophet
时间序列模型逾期率趋势预测
25
催收策略分层
基于模型评分的客户分层（A/B/C/… · 不同层级的催收策略（短信/IVR/人…
催收策略分层A/B/C
26
模型上线与监控
模型部署流程（PMML/ONNX） · PSI稳定性监控 · 特征漂移检测
模型上线监控
27
自动化特征工程
Featuretools自动特征衍生 · AutoML（H2O/TPOT）在催…
自动化特征工程Featuretools
28
可解释性分析
SHAP值解释 · LIME局部解释 · Partial Dependence…
可解释性分析SHAP
29
催收模型实战案例
从数据清洗到模型选型全流程 · 代码实现（Python） · 结果解读
催收模型实战案例从数据清洗到模型…
30
课程总结与进阶
催收模型未来趋势（图神经网络 · 强化学习） · 学习资源推荐
课程总结进阶