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贷后风控LightGBM特征筛选实操指南

共计 30 章节
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01
课程导论
贷后风控的重要性 · 特征筛选在模型生命周期中的位置 · LightGBM在特征筛选中的优势
课程导论贷后风控的重要性
02
环境准备
Python环境搭建 · 安装LightGBM · Pandas
环境准备Python
03
数据加载与探索
使用Pandas读取贷后数据集 · 查看数据形状 · 数据类型
数据加载探索
04
数据清洗基础
处理缺失值（均值/中位数填充 · 删除） · 处理重复值
数据清洗基础处理缺失值
05
目标变量定义
定义贷后逾期标签（如M0+ · M1+） · 二分类目标构建
目标变量定义M0+
06
基础特征工程
时间特征提取（放款日 · 到期日） · 金额特征（贷款金额
基础特征工程时间特征提取
07
类别特征编码
Label Encoding · One-Hot Encoding · Target Encoding在贷后…
类别特征编码Label
08
数值特征分箱
等距分箱 · 等频分箱 · 卡方分箱
数值特征分箱等距分箱
09
特征相关性分析
计算Pearson/Spearman… · 绘制热力图 · 识别高相关特征对
特征相关性分析Pearson/Spea…
10
方差过滤法
计算特征方差 · 设定阈值 · 剔除低方差特征（如常数值特征）
方差过滤法计算特征方差
11
单变量特征选择
卡方检验 · 互信息法 · 方差分析（ANOVA）筛选与逾期强相…
单变量特征选择卡方检验
12
基于模型的特征选择（嵌入法）
使用Lasso回归（L1正则化）筛选… · 系数重要性排序
基于模型的特征选…嵌入法
13
LightGBM核心参数详解
num_leaves · max_depth · learning_rate
LightGBM核心参数详解
14
LightGBM训练基础
构建LGBMClassifier · 训练模型 · 查看特征重要性（gain与split…
LightGBM训练基础
15
特征重要性可视化
使用plot_importance绘… · 使用shap库绘制summary_p…
特征重要性可视化plot
16
递归特征消除（RFE）
基于LightGBM的RFE流程 · 逐步剔除最不重要的特征
RFE递归特征消除
17
前向特征选择
从空集开始 · 逐步添加使模型性能提升最大的特征
前向特征选择从空集开始
18
后向特征选择
从全量特征开始 · 逐步剔除使模型性能下降最小的特征
后向特征选择从全量特征开始
19
排列重要性（Permutation Importance）
打乱特征值 · 观察模型性能下降程度 · 筛选关键特征
PermutationImportance
20
SHAP值深度解析
SHAP值计算 · force_plot解释单个样本 · 依赖图分析特征交互
SHAP值深度解析
21
特征稳定性分析（PSI）
计算群体稳定性指标（PSI） · 剔除跨时间分布不稳定的特征
PSI特征稳定性分析
22
特征共线性处理
VIF（方差膨胀因子）计算 · 剔除VIF>10的高共线性特征
特征共线性处理VIF
23
特征筛选综合策略
结合过滤法 · 包裹法 · 嵌入法构建三层筛选流水线
特征筛选综合策略结合过滤法
24
交叉验证下的特征选择
使用StratifiedKFold · 确保特征选择过程不泄露未来信息
交叉验证下的特征…StratifiedKF…
25
特征筛选后的模型评估
对比筛选前后AUC · KS · LogLoss
特征筛选后的模型…AUC
26
过拟合检测与处理
观察训练集与验证集AUC差距 · 调整LightGBM正则化参数（la… · lambda_l2）
过拟合检测处理
27
特征筛选结果报告
生成特征重要性排名表 · 特征筛选前后对比表 · 输出最终特征列表
特征筛选结果报告生成特征重要性排…
28
自动化特征筛选Pipeline
使用Scikit-learn Pip… · 实现一键特征筛选与模型训练
Pipeline自动化特征筛选
29
案例实战
真实贷后数据集（模拟）全流程特征筛选… · 代码逐行讲解
案例实战真实贷后数据集
30
课程总结与最佳实践
特征筛选常见陷阱 · 贷后风控特征筛选Checklist · 后续学习路径推荐
课程总结最佳实践