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信用评分模型对照实验PD模型应用实践

共计 30 章节
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01
信用评分模型概述
信用评分模型的定义 · 发展历史 · 在金融风控中的核心价值
信用评分模型概述信用评分模型的定…
02
PD模型基础
违约概率(PD)的概念 · PD模型在巴塞尔协议中的角色 · PD与LGD/EAD的关系
PD模型基础
03
数据准备与探索
数据源选择 · 数据清洗 · 缺失值处理
数据准备探索
04
特征工程入门
特征构造 · 特征变换(WOE/IV) · 特征分箱
特征工程入门特征构造
05
逻辑回归模型
逻辑回归原理 · 损失函数 · 正则化(L1/L2)
逻辑回归模型逻辑回归原理
06
决策树模型
决策树原理(CART/ID3/C4.… · 剪枝策略 · 特征重要性评估
决策树模型CART/ID3/C4
07
随机森林模型
Bagging集成思想 · 随机森林构建流程 · OOB误差估计
随机森林模型Bagging
08
梯度提升树模型
GBDT原理 · XGBoost核心机制 · LightGBM优化策略
梯度提升树模型GBDT
09
支持向量机模型
SVM原理 · 核函数选择 · 软间隔与硬间隔
支持向量机模型SVM
10
神经网络模型
多层感知机(MLP)结构 · 激活函数 · 反向传播
神经网络模型MLP
11
模型对照实验设计
实验目的 · 对照组与实验组设置 · 交叉验证策略
模型对照实验设计实验目的
12
评估指标体系
混淆矩阵 · 准确率/精确率/召回率/F1-sco… · ROC曲线与AUC
评估指标体系混淆矩阵
13
概率校准技术
Platt缩放 · 等渗回归 · 温度缩放
概率校准技术Platt
14
模型稳定性监控
群体稳定性指标(PSI) · 特征稳定性指标(CSI) · 模型衰退检测
模型稳定性监控PSI
15
评分卡构建
评分卡原理 · 分数映射公式 · 评分卡刻度设定
评分卡构建评分卡原理
16
拒绝推断技术
拒绝推断的必要性 · 硬截断法 · 软截断法
拒绝推断技术拒绝推断的必要性
17
样本不平衡处理
过采样(SMOTE) · 欠采样 · 代价敏感学习
样本不平衡处理SMOTE
18
特征重要性分析
Permutation Import… · SHAP值计算 · Partial Dependence…
特征重要性分析Permutation
19
模型可解释性
可解释性重要性 · 全局解释与局部解释 · 规则提取
模型可解释性可解释性重要性
20
时间序列特征工程
滞后特征 · 滚动统计特征 · 时间衰减权重
时间序列特征工程滞后特征
21
外部数据融合
征信数据 · 替代数据(电商/社交) · 数据隐私合规
外部数据融合征信数据
22
模型部署与监控
模型上线流程 · API服务化 · 实时评分
模型部署监控
23
A/B测试在风控中的应用
A/B测试设计 · 流量分割 · 假设检验
A/B测试
24
多模型融合策略
Stacking · Blending · Voting
多模型融合策略Stacking
25
深度学习在信用评分中的应用
TabNet · NODE · 自编码器特征学习
深度学习信用评分
26
模型文档与合规
模型文档标准(Model Docum… · 模型验证报告 · 监管合规要求
模型文档合规
27
案例实战
消费贷PD模型 · 关键决策点复盘
案例实战PD
28
案例实战
小微企业PD模型：特色特征构造 · 行业风险调整 · 供应链数据应用
案例实战PD
29
模型迭代与优化
模型版本管理 · 增量学习 · 模型回退策略
模型迭代优化
30
未来趋势与前沿
可解释AI(XAI) · 图神经网络 · 强化学习在风控中的应用
未来趋势前沿