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LightGBM模型A B测试与验证教程

共计 30 章节
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01
课程导论
LightGBM简介 · A/B测试在模型评估中的重要性 · 本课程学习目标与前置知识
课程导论LightGBM
02
LightGBM核心原理
基于直方图的决策树算法 · Leaf-wise生长策略 · 梯度单边采样（GOSS）与互斥特征捆…
LightGBM核心原理
03
LightGBM环境搭建
Python环境配置 · LightGBM库安装 · GPU版本安装与验证
LightGBM环境搭建
04
LightGBM基础API
LGBMClassifier与LGB… · 核心参数（num_leaves · learning_rate
LightGBMAPI
05
LightGBM高级参数调优
正则化参数（lambda_l1 · lambda_l2） · 子采样参数（subsample
LightGBM高级参数调优
06
LightGBM特征工程
类别特征处理（categorical… · 缺失值处理 · 特征重要性分析（gain与split…
LightGBM特征工程
07
LightGBM模型训练与保存
训练流程 · 模型序列化（pickle/jobli… · 模型加载与预测
LightGBM模型训练
08
A/B测试基础概念
假设检验（原假设与备择假设） · 显著性水平（α） · 统计功效（Power）
A/B测试基础概念
09
A/B测试流程设计
实验组与对照组划分 · 随机化原则 · 样本量计算（基于功效分析）
A/B测试流程设计
10
A/B测试指标选择
核心业务指标（CTR · CVR · LTV）
A/B测试指标选择
11
A/B测试中的统计检验方法
双样本t检验 · Mann-Whitney U检验 · 卡方检验
A/B测试
12
多重比较问题
Bonferroni校正 · Benjamini-Hochberg… · Holm校正
多重比较问题Bonferroni
13
LightGBM模型A/B测试实验设计
离线评估与在线评估的区别 · 模型版本控制 · 实验分层策略
LightGBMA/B
14
离线A/B测试数据集构建
历史数据划分（时间序列切分） · 特征一致性检查 · 标签延迟处理
A/B离线
15
离线评估指标
AUC · LogLoss · KS统计量
离线评估指标AUC
16
离线A/B测试实施
使用LightGBM训练基线模型与实… · 在验证集上计算指标差异 · 置信区间估计
A/B离线
17
在线A/B测试架构
流量分配系统 · 实验平台（如Google Optim… · 自研平台）
A/B测试架构
18
在线A/B测试实施
模型部署（Flask/ONNX/Tr… · 流量切分（Cookie/UserID… · 埋点与日志收集
A/B测试实施
19
A/B测试结果分析
计算提升率（Lift） · p值计算 · 置信区间可视化
A/B测试结果分析
20
A/B测试常见陷阱
辛普森悖论 · 新奇效应 · 样本量不足
A/B测试常见陷阱
21
LightGBM模型验证方法
交叉验证（K-Fold） · 时间序列验证（Time Series… · 留一法验证
LightGBM模型验证方法
22
模型稳定性验证
PSI（群体稳定性指标） · 特征分布漂移检测（KS检验） · 模型回测
模型稳定性验证PSI
23
模型公平性验证
分组公平性指标（Demographi… · Equal Opportunity） · 偏见检测与缓解
模型公平性验证Demographi
24
模型可解释性验证
SHAP值分析 · LIME解释 · 特征依赖图（PDP）
模型可解释性验证SHAP
25
A/B测试与模型监控
实时监控仪表盘 · 指标异常检测（3σ原则 · CUSUM）
A/B测试
26
案例实战1
电商CTR预估模型A/B测试——从数…
案例实战1CTR
27
案例实战2
金融风控模型A/B测试——考虑样本不…
案例实战2A/B
28
案例实战3
推荐系统排序模型A/B测试——多指标…
案例实战3A/B
29
A/B测试报告撰写
结果可视化（箱线图 · 置信区间图 · 提升率柱状图）
A/B测试报告撰写
30
课程总结与进阶
LightGBM vs XGBoos… · 联邦学习与隐私保护A/B测试 · 未来趋势
课程总结进阶