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额度模型与XGBoost联合评分方法

共计 30 章节
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01
课程导论
额度模型与评分卡的基本概念 · 联合评分方法的背景与价值 · 课程整体架构与学习目标
课程导论额度模型
02
信用风险基础
信用风险定义 · 巴塞尔协议框架 · 预期损失与非预期损失
信用风险基础信用风险定义
03
额度管理概述
额度类型（授信额度 · 单笔额度 · 循环额度）
额度管理概述额度类型
04
传统评分卡模型
逻辑回归评分卡原理 · WOE与IV计算 · 评分卡刻度与分数映射
传统评分卡模型逻辑回归评分卡原…
05
XGBoost算法原理
梯度提升树核心思想 · XGBoost目标函数与正则化 · 特征重要性机制
XGBoost算法原理
06
XGBoost与逻辑回归对比
模型可解释性对比 · 非线性拟合能力对比 · 工程部署复杂度对比
XGBoost逻辑回归对比
07
联合评分方法设计思路
为什么需要联合评分 · 融合策略（串行/并行/堆叠） · 整体架构图
联合评分方法设计…为什么需要联合评…
08
数据准备与特征工程
数据源选择（征信 · 行为 · 多头）
数据准备特征工程
09
特征筛选与降维
IV值筛选 · 相关性分析 · XGBoost特征重要性排序
特征筛选降维
10
训练集与测试集划分
时间序列划分 · 随机划分 · 分层抽样
训练集测试集划分
11
逻辑回归评分卡建模
WOE编码 · 逻辑回归训练 · 系数显著性检验
逻辑回归评分卡建…WOE
12
XGBoost模型训练
参数调优（max_depth · learning_rate · n_estimators）
XGBoost模型训练
13
模型评估指标
KS · AUC · Gini系数
模型评估指标KS
14
联合评分方法一
模型堆叠（Stacking）——以逻… · XGBoost为基模型
联合评分方法一Stacking
15
联合评分方法二
加权融合——基于AUC/KS权重 · 基于贝叶斯优化权重
联合评分方法二AUC/KS
16
联合评分方法三
分群建模——按客群分别训练逻辑回归与… · 再融合
联合评分方法三分群建模
17
联合评分方法四
特征交叉融合——将XGBoost叶子…
联合评分方法四XGBoost
18
额度测算基础公式
基于PD · LGD · EAD的预期损失公式
额度测算基础公式PD
19
评分到额度的映射
分数分段与额度区间映射 · 线性映射 · 分段函数映射
评分到额度的映射分数分段
20
额度策略矩阵
结合评分等级与收入/负债比的多维额度…
额度策略矩阵结合评分等级
21
额度动态调整机制
基于行为评分的额度提升 · 基于逾期信号的额度降低 · 周期性重审
额度动态调整机制基于行为评分的额…
22
联合评分在额度决策中的应用
联合评分作为额度系数 · 联合评分与额度矩阵结合
联合评分额度决策
23
模型部署与上线
PMML格式导出 · ONNX转换 · 模型服务化（Flask/Triton…
模型部署上线
24
模型监控与稳定性
PSI监控 · 特征分布漂移检测 · 模型性能衰减预警
模型监控稳定性
25
模型解释性工具
SHAP值计算与可视化 · LIME局部解释 · XGBoost特征重要性图
模型解释性工具SHAP
26
案例实战一
消费信贷场景——从数据清洗到联合评分…
案例实战一消费信贷场景
27
案例实战二
小微企业贷场景——额度模型与XGBo…
案例实战二XGBo
28
案例实战三
信用卡循环额度场景——动态额度调整与…
案例实战三信用卡循环额度场…
29
合规与公平性
模型公平性评估 · 对抗性去偏 · 监管要求（如《个人金融信息保护规范》…
合规公平性
30
课程总结与进阶方向
联合评分方法总结 · 联邦学习与隐私计算 · AutoML在额度模型中的应用
课程总结进阶方向