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Python精算模型XGBoost风控实战

共计 30 章节
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01
风控模型概述
信贷风控的核心逻辑 · 评分卡模型与机器学习模型的对比 · XGBoost在风控中的优势
风控模型概述信贷风控的核心逻…
02
Python环境搭建
Anaconda安装 · Jupyter Notebook配置 · XGBoost库安装
Python环境搭建
03
精算与风控基础
损失分布 · 违约概率(PD) · 违约损失率(LGD)
精算风控基础
04
XGBoost算法原理
梯度提升树(GBDT)回顾 · XGBoost的目标函数与正则项 · 树的结构分数与分裂增益
XGBoost算法原理
05
XGBoost核心参数详解
n_estimators · max_depth · learning_rate
XGBoost核心参数详解
06
风控数据探索(EDA)
数据缺失值分析 · 异常值检测 · 目标变量分布(好坏比)
EDA风控数据探索
07
特征工程基础
WOE编码与IV值计算 · 分箱策略(等距/等频/卡方分箱) · 特征筛选(IV阈值
特征工程基础WOE
08
时间序列特征构造
滑窗统计量(均值/最大值/最小值/标… · 滞后特征 · 滚动比率特征(如还款率)
时间序列特征构造滑窗统计量
09
样本不平衡处理
过采样(SMOTE) · 欠采样 · 代价敏感学习(scale_pos_w…
样本不平衡处理SMOTE
10
训练集与验证集划分
时间序列交叉验证(TimeSerie… · 分层抽样 · 防止未来信息泄露
训练集验证集划分
11
XGBoost模型训练实战
DMatrix数据结构 · watchlist监控 · early_stopping_rou…
XGBoost模型训练实战
12
模型评估指标(上)
混淆矩阵 · 准确率/精确率/召回率/F1-sco… · KS曲线与KS值
模型评估指标混淆矩阵
13
模型评估指标(下)
ROC曲线与AUC · Lift曲线与Gain图 · 模型稳定性指标(PSI)
模型评估指标ROC
14
特征重要性分析
XGBoost内置重要性(weigh… · SHAP值解释 · 部分依赖图(PDP)
特征重要性分析XGBoost
15
超参数调优(上)
网格搜索(GridSearchCV) · 随机搜索(RandomizedSea… · 贝叶斯优化(Hyperopt)
超参数调优GridSearchCV
16
超参数调优(下)
学习率与树数量的协同调优 · 正则化参数调优 · 早停轮次设置策略
超参数调优学习率
17
评分卡转换
将XGBoost输出概率转换为标准评… · 分数刻度设置
评分卡转换XGBoost
18
模型部署与API封装
Flask/FastAPI搭建预测接… · 模型序列化(pickle/jobli… · 输入数据校验
API模型部署
19
模型监控与回测
PSI月度监控 · 特征分布漂移检测 · 模型衰退预警阈值设定
模型监控回测
20
拒绝推断(Reject Inference)
硬截断法 · 模糊展开法 · 两阶段模型在XGBoost中的实现
RejectInference
21
多模型融合策略
Stacking集成(XGBoost… · 加权平均融合
多模型融合策略Stacking
22
贷前审批模型实战
数据集加载与清洗 · 特征工程 · 模型训练
贷前审批模型实战数据集加载
23
贷中监控模型实战
行为评分卡构建 · 交易异常检测 · 额度调整策略的XGBoost模型
监控模型实战行为评分卡构建
24
贷后催收模型实战
催收响应率预测 · 最佳催收策略(时间/渠道/话术)的模…
贷后催收模型实战催收响应率预测
25
反欺诈模型实战
异常交易检测 · 团伙欺诈识别(图特征+XGBoost… · 设备指纹特征工程
反欺诈模型实战异常交易检测
26
模型可解释性(SHAP)
SHAP值计算 · 全局解释(Summary Plot/… · 局部解释(Waterfall Plo…
SHAP模型可解释性
27
模型公平性与伦理
公平性度量( Demographic… · 去偏特征工程 · XGBoost公平性约束
模型公平性伦理
28
大规模数据处理
Dask+XGBoost分布式训练 · GPU加速(cuDF/cuML) · 内存优化技巧
大规模数据处理Dask+XGBoost
29
自动化机器学习(AutoML)
TPOT/XGBoost自动特征选择 · Optuna自动调参 · Pipeline自动化流水线
AutoML自动化机器学习
30
项目总结与面试指南
完整风控项目复盘 · 常见面试题(过拟合/特征工程/模型评… · 简历项目描述技巧
项目总结面试指南