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催收触达模型训练教程

共计 30 章节
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01
催收触达模型概述
催收业务背景 · 触达模型定义 · 模型在贷后管理中的价值
催收触达模型概述催收业务背景
02
数据采集与清洗
催收系统数据源 · 客户基本信息表 · 通话记录表
数据采集清洗
03
特征工程基础
特征构建思路 · 时间窗口特征 · 统计聚合特征
特征工程基础特征构建思路
04
标签定义与样本构建
逾期天数划分 · 好坏样本定义 · 样本平衡策略
标签定义样本构建
05
探索性数据分析（EDA）
单变量分布分析 · 双变量交叉分析 · 缺失率与异常值检测
EDA探索性数据分析
06
特征选择方法
过滤法（方差阈值 · 卡方检验） · 包裹法（递归特征消除）
特征选择方法过滤法
07
数据预处理与标准化
数值型特征标准化（Z-score · Min-Max） · 类别型特征编码（Label Enco…
数据预处理标准化
08
模型选择与对比
逻辑回归 · 决策树 · 随机森林
模型选择对比
09
逻辑回归模型详解
原理 · 损失函数 · 正则化（L1/L2）
逻辑回归模型详解原理
10
决策树与随机森林
树模型原理 · 信息增益与基尼系数 · 随机森林的Bagging机制
决策树随机森林
11
梯度提升树（GBDT）
Boosting原理 · XGBoost与LightGBM核心… · 参数调优方向
GBDT梯度提升树
12
模型训练流程
训练集/验证集/测试集划分 · 交叉验证策略 · 早停法（Early Stopping…
模型训练流程训练集
13
超参数调优
网格搜索（Grid Search） · 随机搜索（Random Search… · 贝叶斯优化
超参数调优Grid
14
模型评估指标（分类）
准确率 · 精确率 · 召回率
模型评估指标分类
15
模型评估指标（排序与校准）
Lift曲线 · Gain曲线 · 校准曲线（Calibration C…
模型评估指标排序
16
模型过拟合与欠拟合
偏差-方差权衡 · 过拟合检测方法 · 正则化
模型过拟合欠拟合
17
模型可解释性
SHAP值原理与可视化 · LIME局部解释 · 特征重要性全局解释
模型可解释性SHAP
18
触达策略设计
基于模型评分的客户分层 · 不同层级触达频率与渠道选择 · A/B测试框架
触达策略设计基于模型评分的客…
19
模型上线与部署
模型序列化（Pickle/ONNX） · API服务搭建（Flask/Fast… · 批处理与实时推理
模型上线部署
20
模型监控与漂移检测
PSI（群体稳定性指标） · 特征分布漂移 · 模型性能衰减监控
模型监控漂移检测
21
模型迭代与再训练
数据回流策略 · 增量学习 · 全量重训练
模型迭代再训练
22
催收效果评估
回款率 · 接通率 · 承诺还款率
催收效果评估回款率
23
多模型融合策略
Stacking · Blending · 加权平均
多模型融合策略Stacking
24
时间序列特征处理
滑动窗口特征 · 滞后特征 · 时间衰减权重
时间序列特征处理滑动窗口特征
25
文本特征提取（催收备注）
TF-IDF · Word2Vec · BERT嵌入
文本特征提取催收备注
26
图神经网络在催收中的应用
客户关系图构建 · 节点分类 · 关系预测
图神经网络催收
27
强化学习与动态触达
多臂老虎机（MAB）算法 · 上下文Bandit · 动态策略优化
强化学习动态触达
28
合规与伦理
催收合规要求 · 模型公平性评估 · 隐私保护（差分隐私
合规伦理
29
案例实战（一）
从数据到模型全流程——基于某消费金融…
案例实战从数据到模型全流…
30
案例实战（二）
模型上线后效果复盘 · 策略调优 · 业务ROI分析
案例实战模型上线后效果复…