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本课程属于：045-信用评分模型Champion对照实验 金融科技风控与量化工程 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
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信用评分模型Champion对照实验资料

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
Champion/Challenger框架介绍
Champion/Challenge… · 对照实验在模型迭代中的重要性
Champion/Cha…框架介绍
03
数据准备与探索
数据源选择 · 数据质量检查 · 缺失值处理
数据准备探索
04
特征工程基础
特征衍生 · 特征选择 · WOE编码
特征工程基础特征衍生
05
逻辑回归模型构建
逻辑回归原理 · 模型训练 · 参数调优
逻辑回归模型构建逻辑回归原理
06
决策树与随机森林
决策树原理 · 随机森林集成方法 · 在信用评分中的应用
决策树随机森林
07
XGBoost与LightGBM
梯度提升树原理 · XGBoost/LightGBM参数… · 模型性能评估
XGBoostLightGBM
08
神经网络模型
深度学习在信用评分中的尝试 · 多层感知机结构 · 训练技巧
神经网络模型深度学习
09
模型评估指标
混淆矩阵 · KS值 · AUC-ROC
模型评估指标混淆矩阵
10
模型稳定性监控
PSI（群体稳定性指标） · 特征稳定性分析 · 模型衰退预警
模型稳定性监控PSI
11
Champion模型定义
Champion模型的选择标准 · 历史表现记录 · 业务适配性
Champion模型定义
12
Challenger模型设计
Challenger模型的创新点 · 假设验证 · 实验设计原则
Challenger模型设计
13
对照实验流程
A/B测试设计 · 样本划分 · 时间窗口选择
对照实验流程A/B
14
实验数据收集
线上/离线数据采集 · 特征对齐 · 标签定义
实验数据收集线上
15
实验效果对比
Champion vs Challe… · 统计显著性检验（t检验 · 卡方检验）
实验效果对比Champion
16
业务指标关联
模型分数与逾期率 · 通过率 · 坏账率的映射关系分析
业务指标关联模型分数
17
模型可解释性
SHAP值 · LIME · 特征重要性排序
模型可解释性SHAP
18
模型部署与上线
模型打包 · API服务 · 实时评分
模型部署上线
19
模型回测框架
历史数据回测 · 时间序列交叉验证 · 回测结果分析
模型回测框架历史数据回测
20
模型文档与合规
模型卡（Model Card） · 监管要求 · 审计追踪
模型文档合规
21
Champion模型更新策略
模型刷新频率 · 增量学习 · 全量重训决策
Champion模型更新策略
22
多模型集成策略
Stacking · Blending · 加权融合在Champion/Chal…
多模型集成策略Stacking
23
模型偏差与公平性
公平性指标 · 群体偏差检测 · 反事实公平性评估
模型偏差公平性
24
模型压力测试
极端经济场景模拟 · 违约率飙升测试 · 模型鲁棒性评估
模型压力测试极端经济场景模拟
25
模型监控仪表盘
实时监控指标 · 告警规则 · 可视化看板设计
模型监控仪表盘实时监控指标
26
Champion/Challenger实验报告
实验报告模板 · 结果解读 · 决策建议
Champion/Cha…实验报告
27
模型迭代生命周期
从Challenger到新Champ… · 版本管理
模型迭代生命周期Challenger
28
案例实战
消费贷信用评分Champion/Ch…
案例实战Champion/Ch
29
案例实战
信用卡申请评分模型对照实验
案例实战信用卡申请评分模…
30
课程总结与未来趋势
联邦学习 · 可解释AI · 自动化机器学习在信用评分中的前景
课程总结未来趋势