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风险定价训练集切分：LightGBM实战要点

共计 30 章节
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01
风险定价概述
风险定价的定义 · 在金融业务中的核心作用 · 与信用评分的区别
风险定价概述风险定价的定义
02
训练集切分原则
时间序列切分 vs 随机切分 · 避免未来信息泄露 · 样本外验证的重要性
训练集切分原则vs
03
LightGBM简介
LightGBM的算法原理 · 与XGBoost的对比 · 在风险定价中的优势
LightGBM简介
04
环境搭建与数据准备
Python环境配置 · LightGBM安装 · 导入必要的库（pandas
环境搭建数据准备
05
风险定价数据集特征
常见特征类型（用户画像 · 交易行为 · 外部征信）
风险定价数据集特…常见特征类型
06
时间序列切分方法
按时间戳划分训练集/验证集/测试集 · 滑动窗口策略 · 扩展窗口策略
时间序列切分方法按时间戳划分训练…
07
分层抽样切分
基于风险等级的分层 · 保持各层分布一致性 · 代码实现示例
分层抽样切分基于风险等级的分…
08
K折交叉验证在时序数据中的应用
时序K折 · GroupKFold · 防止数据泄露的注意事项
K折交叉验证时序数据
09
特征工程与切分的关系
特征计算窗口 · 避免使用未来特征 · 特征稳定性检验
特征工程切分的关系
10
缺失值处理策略
风险定价中缺失值的特殊性 · LightGBM原生缺失值处理 · 填充策略对比
缺失值处理策略风险定价
11
类别特征编码
Label Encoding · One-Hot Encoding · LightGBM的categoric…
类别特征编码Label
12
样本权重设置
不平衡样本处理 · 权重计算逻辑（基于违约率 · 损失金额）
样本权重设置不平衡样本处理
13
LightGBM核心参数详解
num_leaves · max_depth · learning_rate
LightGBM核心参数详解
14
正则化参数
lambda_l1 · lambda_l2 · min_child_samples
正则化参数lambda
15
早停机制
early_stopping_rou… · 验证集选择 · 防止过拟合
早停机制early
16
模型训练流程
数据加载 · 切分 · 参数初始化
模型训练流程数据加载
17
模型评估指标
AUC · KS · Gini系数
模型评估指标AUC
18
校准与概率输出
Platt Scaling · Isotonic Regressio… · LightGBM的calibrati…
校准概率输出
19
特征重要性分析
gain · split · cover三种重要性
特征重要性分析gain
20
超参数调优
网格搜索 · 随机搜索 · 贝叶斯优化（Optuna）
超参数调优网格搜索
21
模型可解释性
SHAP值计算 · SHAP summary plot · force plot在风险定价中的应…
模型可解释性SHAP
22
业务规则融合
模型分数与业务规则的结合 · cutoff阈值设定 · 拒绝推断
业务规则融合模型分数
23
模型部署与监控
模型导出（pickle/joblib… · 线上推理 · PSI稳定性监控
模型部署监控
24
风险定价策略模拟
基于模型分数的定价策略 · 利率/额度差异化 · 收益最大化模拟
风险定价策略模拟基于模型分数的定…
25
多模型对比实验
LightGBM vs Logist…
多模型对比实验LightGBM
26
时间稳定性检验
按时间窗口计算模型性能 · 衰减趋势分析 · 模型更新策略
时间稳定性检验按时间窗口计算模…
27
样本外测试与回测
历史回测框架 · 滚动回测 · Backtesting实现
样本外测试回测
28
常见陷阱与解决方案
数据泄露 · 样本选择偏差 · 过拟合
常见陷阱解决方案
29
实战案例一
消费信贷风险定价——从数据切分到模型…
实战案例一消费信贷风险定价
30
实战案例二
小微企业贷款风险定价——特征工程与模…
实战案例二小微企业贷款风险…