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用XGBoost做风控策略效果评估实战

共计 30 章节
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01
风控策略概述
信贷风控全流程介绍 · 策略与模型的关系 · 策略效果评估的重要性
风控策略概述信贷风控全流程介…
02
XGBoost算法原理
集成学习思想 · 决策树基础 · XGBoost的目标函数与正则化
XGBoost算法原理
03
XGBoost核心参数详解
n_estimators · max_depth · learning_rate
XGBoost核心参数详解
04
XGBoost环境搭建
Python环境配置 · 安装XGBoost库 · GPU版本安装与验证
XGBoost环境搭建
05
数据准备与探索
风控数据集字段说明 · 缺失值处理 · 异常值检测
数据准备探索
06
特征工程基础
WOE编码 · IV值计算 · 分箱策略
特征工程基础WOE
07
样本设计与标签定义
好客户与坏客户定义 · 观察期与表现期窗口设置 · 样本平衡处理
样本设计标签定义
08
数据集划分
训练集 · 验证集 · 测试集划分策略
数据集划分训练集
09
XGBoost模型训练
基础模型训练代码实现 · 模型保存与加载 · 训练日志解读
XGBoost模型训练
10
模型评估指标（一）
混淆矩阵 · 准确率 · 精确率
模型评估指标混淆矩阵
11
模型评估指标（二）
KS值计算与可视化 · AUC与ROC曲线 · Gini系数
模型评估指标KS
12
模型评估指标（三）
Lift曲线 · Gain曲线 · PSI群体稳定性指标
模型评估指标Lift
13
特征重要性分析
XGBoost内置特征重要性 · Permutation Import… · SHAP值基础
特征重要性分析XGBoost
14
SHAP值深入应用
SHAP summary plot · SHAP dependence pl… · 特征交互分析
SHAP值深入应用
15
模型调参实战（一）
网格搜索GridSearchCV · 随机搜索RandomizedSear…
模型调参实战GridSearchCV
16
模型调参实战（二）
早停法Early Stopping · 学习率衰减策略 · 自定义回调函数
模型调参实战Early
17
模型调参实战（三）
贝叶斯优化调参 · Optuna框架使用 · 调参结果对比
模型调参实战贝叶斯优化调参
18
过拟合与欠拟合诊断
学习曲线绘制 · 验证曲线绘制 · 正则化参数调整
过拟合欠拟合诊断
19
风控策略制定
基于模型评分的阈值选择 · 拒绝推断 · 策略规则生成
风控策略制定基于模型评分的阈…
20
策略效果评估框架
A/B测试设计 · 策略上线前评估 · 策略上线后监控
策略效果评估框架A/B
21
策略收益评估
通过率 · 坏账率 · 风险调整后收益(RAROC)
策略收益评估通过率
22
策略稳定性监控
PSI逐月监控 · 特征分布漂移检测 · 模型衰减预警
策略稳定性监控PSI
23
XGBoost与逻辑回归对比
线性模型与树模型在风控中的优劣 · 模型融合策略
XGBoost逻辑回归对比
24
XGBoost与LightGBM对比
训练速度 · 内存占用 · 叶子节点生长策略
XGBoostLightGBM
25
风控策略自动化
Pipeline构建 · 自动化特征筛选 · 自动化调参流程
风控策略自动化Pipeline
26
模型可解释性报告
LIME局部解释 · 全局解释报告生成 · 监管合规要求
模型可解释性报告LIME
27
多模型集成策略
Stacking · Voting · Blending在风控中的应用
多模型集成策略Stacking
28
实战案例（一）
信用评分卡构建全流程 · 从数据到策略落地
实战案例信用评分卡构建全…
29
实战案例（二）
反欺诈模型构建 · 异常交易检测与实时策略拦截
实战案例反欺诈模型构建
30
课程总结与进阶
常见面试题解析 · 学习资源推荐 · 风控领域前沿技术展望
课程总结进阶