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信用评分模型效果对比与Champion实验方法

共计 30 章节

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信用评分模型在金融风控中的核心地位 · 为什么需要对比模型效果 · Champion实验方法的定义与价值

课程导论信用评分模型

信用评分模型基础

评分卡模型（逻辑回归） · 决策树模型 · 随机森林模型

信用评分模型基础评分卡模型

模型效果评估指标（上）

混淆矩阵 · 准确率 · 精确率

模型效果评估指标混淆矩阵

模型效果评估指标（下）

ROC曲线 · AUC值 · KS统计量

模型效果评估指标ROC

模型区分能力评估

如何通过AUC和KS判断模型对好坏客… · 业务阈值设定

模型区分能力评估AUC

模型校准度评估

校准曲线（Calibration C… · Brier Score · 模型预测概率的可靠性

模型校准度评估Calibration

模型稳定性评估

群体稳定性指标（PSI） · 特征稳定性指标（CSI） · 模型在时间维度上的表现

模型稳定性评估PSI

模型复杂度与可解释性

模型参数量 · 训练时间 · 推理时间

模型复杂度可解释性

Champion实验方法概述

什么是Champion/Challe… · 在风控模型迭代中的核心流程

Champion实验方法概述

Champion实验设计原则

随机分流 · 时间切片 · A/B测试

Champion实验设计原则

Champion实验的流量分配策略

50/50分流 · 渐进式分流（如90/10 · 80/20）

Champion实验的流量分配策…

Champion实验的评估周期

短期评估（日/周） · 长期评估（月/季） · 以及衰退监控

Champion实验的评估周期

Champion实验的决策指标

业务指标（通过率 · 坏账率 · 逾期率）与模型指标（AUC

Champion实验的决策指标

模型对比实验的数据准备

训练集 · 验证集 · 测试集

模型对比实验的数…训练集

模型对比实验的Pipeline搭建

特征工程 · 模型训练 · 阈值调优

Pipeline模型对比实验的

逻辑回归 vs XGBoost对比实验

在相同数据集上 · 对比AUC · KS

决策树 vs 随机森林对比实验

单模型与集成模型的偏差-方差权衡 · 过拟合风险与泛化能力

评分卡模型 vs 深度学习模型对比

传统评分卡的可解释性优势 vs 深度…

vs评分卡模型

模型阈值调优与业务成本

通过利润曲线（Profit Curv…

模型阈值调优业务成本

模型效果对比的可视化

ROC曲线叠加 · KS曲线对比 · PSI趋势图

模型效果对比的可…ROC

Champion实验的线上部署

模型上线流程 · AB测试平台 · 实时监控Dashboard

Champion实验的线上部署

Champion实验的监控与告警

模型性能衰退检测 · 数据漂移检测 · 业务指标异常告警

Champion实验的监控

Champion实验的迭代策略

当Challenger显著优于Cha… · 如何切换 · 灰度发布与全量切换

Champion实验的迭代策略

多模型Champion实验

同时对比多个Challenger模型… · XGB · NN）

Champion多模型

Champion实验中的常见陷阱

样本偏差 · 时间穿越 · 多重比较谬误

使用Python进行逻辑回归与XGB…

案例实战1Python

构建Champion实验的自动化评估… · 校准曲线 · 业务指标表格）

案例实战2Champion

基于真实信贷数据 · 模拟Champion/Challen…

案例实战3基于真实信贷数据

模型效果对比的核心要点 · Champion实验方法的最佳实践与…

课程总结模型效果对比的核…

AutoML在模型对比中的应用 · 联邦学习下的模型评估 · 可解释AI（XAI）在风控中的趋势

未来展望AutoML