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从样本到模型：支付风控分群评分实战

共计 30 章节
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01
课程导论
支付风控概述 · 分群与评分的价值 · 课程目标与学习路径
课程导论支付风控概述
02
样本工程基础
样本定义 · 正负样本构建 · 样本时间窗口设计
样本工程基础样本定义
03
数据采集与清洗
数据源梳理 · 缺失值处理 · 异常值检测与处理
数据采集清洗
04
特征工程入门
特征分类 · 特征构造思路 · 特征重要性初探
特征工程入门特征分类
05
用户基础画像特征
注册信息 · 实名认证 · 设备指纹等基础特征提取
用户基础画像特征注册信息
06
交易行为特征
交易频次 · 交易金额 · 交易时段
交易行为特征交易频次
07
时序特征与滑动窗口
时间衰减函数 · 滑动窗口统计 · 趋势特征构造
时序特征滑动窗口
08
关系网络特征
关联交易 · 设备关联 · IP关联
关系网络特征关联交易
09
特征筛选与降维
方差过滤 · 相关系数 · IV值
特征筛选降维
10
特征工程实战
基于真实支付场景的特征流水线构建
特征工程实战基于真实支付场景…
11
分群模型概述
为什么要分群 · 分群与评分的协同关系
分群模型概述为什么要分群
12
K-Means聚类
原理 · K值选择 · 轮廓系数评估
K-Means聚类
13
层次聚类与DBSCAN
层次聚类原理 · DBSCAN密度聚类 · 适用场景对比
DBSCAN层次聚类
14
高斯混合模型(GMM)
概率聚类 · EM算法 · GMM在风控中的应用
GMM高斯混合模型
15
分群效果评估
轮廓系数 · Davies-Bouldin指数 · 业务可解释性验证
分群效果评估轮廓系数
16
分群实战
基于用户行为数据的分群建模与群特征分…
分群实战基于用户行为数据…
17
评分模型概述
评分卡 · 概率模型 · 评分与决策阈值
评分模型概述评分卡
18
逻辑回归评分卡
WOE编码 · IV筛选 · 逻辑回归建模
逻辑回归评分卡WOE
19
决策树与随机森林
树模型原理 · 集成学习 · 特征重要性排序
决策树随机森林
20
XGBoost与LightGBM
梯度提升树 · 参数调优 · 模型对比
XGBoostLightGBM
21
模型评估指标
混淆矩阵 · KS值 · AUC
模型评估指标混淆矩阵
22
模型过拟合与正则化
过拟合现象 · L1/L2正则化 · 早停法
模型过拟合正则化
23
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
24
评分模型实战
基于分群后的子群分别建模与评分输出
评分模型实战基于分群后的子群…
25
模型融合与Stacking
加权融合 · Stacking集成 · 模型稳定性提升
Stacking模型融合
26
模型部署与在线评分
模型序列化 · API服务 · 实时评分架构
模型部署线评分
27
模型监控与漂移检测
PSI指标 · 特征漂移 · 模型回滚机制
模型监控漂移检测
28
风控策略应用
评分阈值设定 · 拒绝推断 · 人工审核协同
风控策略应用评分阈值设定
29
案例实战
从样本到模型的全流程演练（数据准备→…
案例实战从样本到模型的全…
30
课程总结与进阶方向
课程回顾 · 常见误区 · 前沿技术展望（图神经网络
课程总结进阶方向