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可解释性建模：变量衍生与分箱案例

共计 30 章节

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什么是可解释性建模？为什么需要变量衍…

课程导论什么是可解释性建…

数据预处理基础

缺失值处理 · 异常值检测 · 数据标准化与归一化

数据预处理基础缺失值处理

单变量分析

连续变量的分布特征 · 离散变量的频次统计 · 可视化方法

单变量分析连续变量的分布特…

变量衍生思想

业务逻辑驱动 vs 数据驱动衍生 · 衍生变量的类型与意义

变量衍生思想vs

数学变换衍生

对数变换 · 平方根变换 · Box-Cox变换

数学变换衍生对数变换

交互特征衍生

加减乘除组合 · 交叉乘积 · 多项式交互

交互特征衍生加减乘除组合

时间特征衍生

时间戳分解 · 周期特征 · 滞后特征

时间特征衍生时间戳分解

聚合特征衍生

分组统计量（均值 · 方差 · 最大值

聚合特征衍生分组统计量

文本与类别特征衍生

独热编码 · 标签编码 · 目标编码

文本类别特征衍生

分箱概念与目的

为什么分箱？分箱对模型可解释性的提升 · 对非线性关系的捕捉

分箱概念目的

原理 · 实现方法 · 优缺点

等距分箱原理

原理 · 实现方法 · 优缺点

等频分箱原理

基于K-Means的分箱 · 基于层次聚类的分箱

聚类分箱K-Means

决策树分箱

利用决策树分裂点进行最优分箱 · CART分箱算法

决策树分箱利用决策树分裂点…

基于卡方检验的合并分箱 · 自底向上的合并策略

卡方分箱基于卡方检验的合…

最优分箱（Optimal Binning）

基于信息价值IV · 基于单调性约束的分箱

分箱评估指标

IV值（信息价值） · WOE（证据权重） · 单调性检验

分箱评估指标IV

WOE计算公式 · IV计算公式 · IV与预测能力的关系

变量筛选与分箱结合

基于IV筛选变量 · 基于分箱后的变量重要性排序

变量筛选分箱结合

逻辑回归与分箱

分箱后变量在逻辑回归中的应用 · 系数解释 · 评分卡构建

逻辑回归分箱

评分卡构建案例

从原始数据到分箱变量 · WOE转换 · 逻辑回归拟合

评分卡构建案例从原始数据到分箱…

树模型与分箱

分箱特征在决策树 · 随机森林 · XGBoost中的表现与解释

树模型分箱

分箱与模型稳定性

PSI（群体稳定性指标）计算 · 分箱对PSI的影响 · 跨时间验证

分箱模型稳定性

自动化分箱工具

Python中的optbinning… · scorecardpy库 · toad库的使用

自动化分箱工具Python

分箱实战案例1

信用评分卡中的年龄分箱与收入分箱

分箱实战案例1信用评分卡

分箱实战案例2

风控模型中的负债率分箱与历史逾期次数…

分箱实战案例2风控模型

分箱实战案例3

营销响应模型中的消费金额分箱与活跃天…

分箱实战案例3营销响应模型

可解释性报告生成

分箱结果可视化 · WOE曲线图 · IV排名图

可解释性报告生成分箱结果可视化

常见陷阱与注意事项

过拟合风险 · 分箱数选择 · 缺失值分箱处理

常见陷阱注意事项

课程总结与进阶

可解释性建模的未来方向 · SHAP与分箱结合 · 联邦学习下的分箱挑战

课程总结进阶