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商户风险分群：评分模型训练与调优

共计 30 章节
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01
课程导论
商户风险分群的定义 · 业务价值 · 评分模型在风控体系中的位置
课程导论商户风险分群的定…
02
风险标签定义
逾期 · 欺诈 · 套现
风险标签定义逾期
03
数据采集与ETL
商户基本信息 · 交易流水 · 行为日志
ETL数据采集
04
探索性数据分析（EDA）
单变量分布 · 缺失值 · 异常值
EDA探索性数据分析
05
特征工程基础
特征类型（数值 · 类别 · 时序）
特征工程基础特征类型
06
时序特征提取
基于交易流水的时间窗口统计量（均值 · 方差 · 趋势
时序特征提取基于交易流水的时…
07
文本与类别特征处理
WOE编码 · One-Hot编码 · Label Encoding
文本类别特征处理
08
特征降维
PCA · t-SNE · Autoencoder在商户特征上的…
特征降维PCA
09
样本不平衡处理
过采样（SMOTE） · 欠采样 · 代价敏感学习在风险建模中的应用
样本不平衡处理SMOTE
10
数据集划分
时间序列交叉验证 · 分层抽样 · 训练/验证/测试集的划分策略
数据集划分时间序列交叉验证
11
逻辑回归模型
原理 · 损失函数 · 正则化（L1/L2）
逻辑回归模型原理
12
决策树与随机森林
树模型原理 · 特征重要性 · 集成学习在风险分群中的优势
决策树随机森林
13
梯度提升树（XGBoost/LightGBM）
原理 · 参数调优 · 早停策略
XGBoost/Ligh…梯度提升树
14
神经网络模型
MLP · Wide&Deep · TabNet在商户风险评分中的尝试
神经网络模型MLP
15
模型评估指标
混淆矩阵 · KS · AUC
模型评估指标混淆矩阵
16
评分卡构建
逻辑回归系数转换为标准评分 · 分数刻度 · 分数区间划分
评分卡构建逻辑回归系数转换…
17
模型可解释性
SHAP值 · LIME · 特征依赖图
模型可解释性SHAP
18
超参数调优
网格搜索 · 随机搜索 · 贝叶斯优化（Optuna/Hyper…
超参数调优网格搜索
19
特征选择与淘汰
基于模型重要性 · 递归特征消除（RFE） · 前向/后向选择
特征选择淘汰
20
模型集成策略
Voting · Stacking · Blending多模型融合提升分群效…
模型集成策略Voting
21
模型校准
Platt缩放 · 等温回归 · 校准曲线与Brier分数
模型校准Platt
22
模型部署与API化
模型序列化（Pickle/ONNX） · Flask/FastAPI服务搭建
API模型部署
23
模型监控与漂移检测
数据漂移 · 概念漂移 · 特征分布监控
模型监控漂移检测
24
分群结果业务解读
高风险 · 中风险 · 低风险商户画像与业务策略映射
分群结果业务解读高风险
25
A/B测试与效果验证
分群策略上线后的A/B测试设计 · 效果评估指标
A/B测试
26
案例实战1
基于电商交易数据的商户风险分群全流程…
案例实战1基于电商交易数据…
27
案例实战2
基于支付通道数据的洗钱风险评分模型训…
案例实战2基于支付通道数据…
28
案例实战3
多模型对比与集成在信贷商户风险分群中…
案例实战3多模型对比
29
模型迭代与再训练
定期重训策略 · 增量学习 · 模型版本管理
模型迭代再训练
30
课程总结与进阶方向
联邦学习 · 图神经网络 · 强化学习在商户风控中的前沿探索
课程总结进阶方向