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精算模型坏样本归因特征工程实战

共计 30 章节
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01
坏样本定义与精算场景
什么是坏样本（欺诈 · 违约 · 理赔欺诈）
坏样本定义精算场景
02
特征工程基础回顾
特征类型（数值 · 类别 · 时序）
特征工程基础回顾特征类型
03
坏样本归因分析框架
归因分析流程（数据收集→特征衍生→筛… · Shapley值 · LIME
坏样本归因分析框…归因分析流程
04
数据清洗与预处理
缺失值处理（均值/中位数/众数填充 · 模型预测填充） · 异常值检测（IQR
数据清洗预处理
05
单变量特征分析
IV值 · WOE编码 · 卡方检验
单变量特征分析IV
06
双变量交叉分析
坏样本率在不同特征组合下的分布 · 交叉表与热力图可视化
双变量交叉分析坏样本率
07
时间序列特征衍生
滞后特征 · 滚动窗口统计量（均值 · 标准差
时间序列特征衍生滞后特征
08
聚合特征工程
基于用户ID/保单ID的聚合统计（计… · 求和 · 均值
聚合特征工程ID
09
比率与组合特征
坏样本率 · 转化率 · 占比特征
比率组合特征
10
文本特征提取
保单备注 · 理赔描述中的关键词提取 · TF-IDF
文本特征提取保单备注
11
类别特征编码
Label Encoding · One-Hot Encoding · Target Encoding
类别特征编码Label
12
数值特征分箱
等距分箱 · 等频分箱 · 决策树分箱
数值特征分箱等距分箱
13
特征选择方法
过滤法（方差阈值 · 相关系数） · 包裹法（RFE
特征选择方法过滤法
14
高基数类别特征处理
频率编码 · 哈希编码 · 聚类编码
高基数类别特征处…频率编码
15
交互特征自动生成
基于树模型的分裂规则 · 多项式特征 · 笛卡尔积特征
交互特征自动生成基于树模型的分裂…
16
特征重要性排序与可视化
树模型Feature Importa… · Permutation Import… · SHAP Summary Plot
特征重要性排序可视化
17
坏样本归因模型选择
逻辑回归 · XGBoost · LightGBM
坏样本归因模型选…逻辑回归
18
模型可解释性（SHAP）
SHAP值计算 · Force Plot · Dependence Plot
SHAP模型可解释性
19
模型可解释性（LIME）
LIME局部解释原理 · 单样本归因解释 · 与SHAP对比
LIME模型可解释性
20
特征稳定性监控
PSI（群体稳定性指标） · 特征分布漂移检测 · 时间窗口对比
特征稳定性监控PSI
21
坏样本归因报告生成
自动化归因报告模板 · Top-K特征归因贡献 · 业务建议输出
坏样本归因报告生…自动化归因报告模…
22
案例实战1
车险理赔欺诈坏样本归因——特征衍生与…
案例实战1车险理赔欺诈坏样…
23
案例实战2
信贷违约坏样本归因——时序特征与聚合…
案例实战2信贷违约坏样本归…
24
案例实战3
健康险欺诈坏样本归因——文本特征与交…
案例实战3健康险欺诈坏样本…
25
特征工程Pipeline构建
sklearn Pipeline · Feature-engine · 自定义Transformer
Pipeline特征工程
26
大规模特征工程优化
Spark特征工程 · Dask并行计算 · 特征存储（Feature Store…
大规模特征工程优…Spark
27
特征回溯与数据泄露防范
时间穿越特征识别 · 未来信息泄露检测 · 严格时间分割验证
特征回溯数据泄露防范
28
坏样本归因模型评估
AUC · KS · Lift Chart
坏样本归因模型评…AUC
29
业务落地与监控
归因结果部署为API · 实时归因打分 · 周期性重训练策略
业务落地监控
30
课程总结与进阶方向
AutoML特征工程 · 深度学习归因（DeepSHAP） · 因果推断在归因中的应用
课程总结进阶方向