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XGBoost变量分箱与SHAP解析

共计 30 章节

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XGBoost与SHAP在金融风控中… · 变量分箱的意义 · 课程目标与学习路径

课程导论XGBoost

XGBoost核心原理

梯度提升树 · 损失函数 · 正则化项

XGBoost核心原理

XGBoost参数详解

通用参数 · booster参数 · 学习任务参数

XGBoost参数详解

XGBoost特征重要性

weight · gain · cover三种重要性指标的原理与对比

XGBoost特征重要性

SHAP理论基础

Shapley值 · 博弈论起源 · SHAP的加性特征归因模型

SHAP理论基础

TreeSHAP算法原理 · 特征依赖性与期望值计算

SHAP全局解释

SHAP summary plot · mean|SHAP|条形图 · 特征排序

SHAP全局解释

SHAP局部解释

force plot · waterfall plot · 单个样本的决策路径

SHAP局部解释

SHAP dependence pl… · 单变量与交互效应可视化

SHAP interaction v… · 交互强度矩阵 · 交互依赖图

变量分箱概述

分箱目的（离散化 · 降低过拟合 · 业务可解释）

变量分箱概述分箱目的

等距分箱与等频分箱

原理 · 代码实现 · 优缺点对比

等距分箱等频分箱

卡方检验原理 · 合并策略 · 卡方分箱算法步骤与Python实现

卡方分箱卡方检验原理

决策树分箱

利用单变量决策树寻找最优切分点 · 代码与可视化

决策树分箱利用单变量决策树…

最优分箱（基于IV）

信息量IV计算 · WOE编码 · 基于IV最大化的分箱搜索

分箱评估指标

IV值 · KS值 · 单调性

分箱评估指标IV

分箱与WOE编码

WOE公式 · WOE与逻辑回归的关系 · WOE在XGBoost中的替代方案

XGBoost + 分箱特征工程

将分箱结果作为新特征输入XGBoos… · 对比原始连续特征效果

XGBoost分箱特征工程

SHAP与分箱结合

对分箱后的特征计算SHAP值 · 解读分箱区间的贡献度

SHAP分箱结合

分箱单调性约束

在XGBoost中施加单调性约束 · 确保分箱后变量趋势符合业务逻辑

分箱单调性约束XGBoost

信用评分卡数据预处理 · 连续变量分箱 · WOE转换

案例实战1信用评分卡数据预…

SHAP全局解析信用评分模型 · 识别高风险分箱区间

案例实战2SHAP

SHAP局部解析拒绝样本 · 解释单个客户被拒原因

案例实战3SHAP

分箱后特征交互效应分析 · 使用SHAP交互值发现交叉风险

案例实战4分箱后特征交互效…

模型监控与分箱稳定性

PSI计算 · 分箱迁移检测 · SHAP分布漂移监控

模型监控分箱稳定性

自动化分箱工具

OptBinning · Scorecardpy库的使用 · 自动生成最优分箱表

自动化分箱工具OptBinning

SHAP与LIME对比

原理差异 · 解释稳定性 · 计算效率

大规模数据优化

XGBoost GPU加速 · SHAP并行计算 · 分箱内存优化技巧

大规模数据优化XGBoost

模型部署与解释服务

将XGBoost模型与SHAP解释器… · 实时输出分箱与SHAP结果

模型部署解释服务

课程总结与进阶

常见陷阱 · 最佳实践 · 未来方向（深度学习SHAP

课程总结进阶