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保险精算坏样本归因样本构建实战

共计 30 章节
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01
坏样本定义
保险精算中坏样本的概念 · 坏样本与正常样本的区分标准 · 坏样本在精算建模中的重要性
坏样本定义保险精算
02
归因分析基础
归因分析的定义 · 归因分析在保险风控中的作用 · 归因分析常用方法概述
归因分析基础归因分析的定义
03
数据准备与清洗
原始保单数据获取 · 数据质量检查 · 缺失值处理
数据准备清洗
04
特征工程基础
特征构建原则 · 常用特征类型（数值型 · 类别型
特征工程基础特征构建原则
05
坏样本标签构建
基于理赔金额的标签定义 · 基于理赔次数的标签定义 · 多维度综合标签设计
坏样本标签构建基于理赔金额的标…
06
归因样本构建流程
样本构建总体流程设计 · 数据划分策略 · 训练集/验证集/测试集构建
归因样本构建流程样本构建总体流程…
07
特征重要性评估
基于树模型的特征重要性 · 基于置换的重要性 · 基于SHAP值的特征贡献度
特征重要性评估基于树模型的特征…
08
单变量归因分析
单变量分布对比 · KS检验与IV值计算 · 单变量对坏样本的区分能力评估
单变量归因分析单变量分布对比
09
多变量归因分析
多变量交互效应 · 逻辑回归系数解释 · 决策树路径分析
多变量归因分析多变量交互效应
10
SHAP值详解
SHAP值原理 · SHAP值计算 · SHAP值可视化（瀑布图
SHAP值详解
11
LIME局部解释
LIME原理 · LIME在坏样本归因中的应用 · LIME与SHAP对比
LIME局部解释
12
决策树归因路径
决策树可视化 · 路径提取 · 路径规则转化为业务解释
决策树归因路径决策树可视化
13
线性模型归因
逻辑回归系数解读 · 标准化系数比较 · 边际效应计算
线性模型归因逻辑回归系数解读
14
GBDT模型归因
梯度提升树特征重要性 · 树分裂贡献度 · 特征交互检测
GBDT模型归因
15
XGBoost归因实战
XGBoost模型训练 · 特征重要性输出 · SHAP值集成分析
XGBoost归因实战
16
LightGBM归因实战
LightGBM模型训练 · 叶子节点权重分析 · 特征分组归因
LightGBM归因实战
17
神经网络归因
深度学习模型可解释性 · 梯度归因 · 集成梯度方法
神经网络归因深度学习模型可解…
18
归因结果验证
交叉验证归因稳定性 · 样本外验证 · 业务专家评审流程
归因结果验证交叉验证归因稳定…
19
归因报告生成
自动化报告框架 · 关键指标汇总 · 可视化图表输出
归因报告生成自动化报告框架
20
业务规则提取
从归因结果提炼业务规则 · 规则阈值设定 · 规则有效性测试
业务规则提取从归因结果提炼业…
21
坏样本预警系统
基于归因特征的预警模型设计 · 预警阈值优化 · 预警效果评估
坏样本预警系统基于归因特征的预…
22
归因样本偏差处理
样本选择偏差 · 幸存者偏差 · 偏差校正方法（IPW
归因样本偏差处理样本选择偏差
23
时间序列归因
时间维度坏样本分析 · 趋势归因 · 季节性因素识别
时间序列归因时间维度坏样本分…
24
地理空间归因
区域风险因子分析 · 地理编码特征构建 · 空间自相关检测
地理空间归因区域风险因子分析
25
多产品线归因
不同保险产品坏样本特征差异 · 产品线交叉归因 · 统一归因框架
多产品线归因不同保险产品坏样…
26
归因模型评估指标
准确率 · 召回率 · AUC
归因模型评估指标准确率
27
自动化归因流水线
Airflow/Pipeline构建 · 定时任务调度 · 结果自动推送
自动化归因流水线Airflow/Pipe…
28
归因结果存储与查询
数据库表设计 · 特征重要性存储 · 归因结果API接口
归因结果存储查询
29
案例实战
车险坏样本归因全流程 · 健康险坏样本归因全流程 · 意外险坏样本归因全流程
案例实战车险坏样本归因全…
30
课程总结与进阶
核心知识点回顾 · 常见陷阱与避坑指南 · 进阶学习路径推荐
课程总结进阶