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本课程属于：066-金融压力测试A B分流方案 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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XGBoost压力测试A B分流案例

共计 30 章节
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01
课程导论
XGBoost在推荐系统中的应用 · A/B测试与压力测试的重要性 · 课程目标与前置知识
课程导论XGBoost
02
XGBoost核心原理回顾
梯度提升树 · 损失函数 · 正则化项
XGBoost核心原理回顾
03
XGBoost参数详解
通用参数 · Booster参数 · 学习任务参数
XGBoost参数详解
04
A/B测试基础概念
假设检验 · 统计显著性 · 置信区间
A/B测试基础概念
05
分流算法原理
哈希分流 · 随机分流 · 分层分流
分流算法原理哈希分流
06
压力测试基础
吞吐量 · 延迟 · 并发用户数
压力测试基础吞吐量
07
压力测试工具选型
Locust · JMeter · wrk
压力测试工具选型Locust
08
XGBoost模型服务化
Flask REST API搭建 · 模型加载与预测接口设计
XGBoost模型服务化
09
A/B分流中间件设计
分流规则配置 · 流量染色 · 实验组与对照组分配
A/B分流
10
压力测试脚本编写
使用Locust定义用户行为 · 设置权重 · 参数化请求
压力测试脚本编写Locust
11
XGBoost模型性能基准测试
单机CPU/GPU推理延迟 · 内存占用 · 吞吐量基线
XGBoost模型性能基准测试
12
A/B实验指标定义
核心指标（CTR · CVR） · 辅助指标
A/B实验指标定义
13
分流一致性验证
哈希冲突率 · 组间样本均衡性 · 时间片稳定性
分流一致性验证哈希冲突率
14
压力测试场景设计
稳态场景 · 峰值场景 · 阶梯加压场景
压力测试场景设计稳态场景
15
XGBoost模型优化
特征工程简化 · 模型剪枝 · 量化
XGBoost模型优化
16
A/B实验数据收集
日志埋点 · 实时流处理（Kafka） · 离线数仓（Hive）
A/B实验数据收集
17
压力测试结果分析
响应时间分布 · 错误率 · 系统瓶颈定位
压力测试结果分析响应时间分布
18
A/B实验结果分析
双样本t检验 · Mann-Whitney U检验 · 多重比较校正
A/B实验结果分析
19
XGBoost模型热更新
模型版本管理 · 灰度发布 · 回滚机制
XGBoost模型热更新
20
压力测试自动化
CI/CD集成 · 定时任务 · 告警阈值设置
压力测试自动化CI/CD
21
A/B实验平台架构
实验管理后台 · 分流服务 · 数据管道
A/B实验平台架构
22
高并发下的XGBoost推理优化
批处理 · 异步推理 · GPU多流
XGBoost高并发下的
23
A/B实验样本量计算
基于效应量 · 统计功效 · 显著性水平的公式推导
A/B实验样本量计算
24
压力测试报告模板
测试目标 · 环境配置 · 测试结果
压力测试报告模板测试目标
25
A/B实验常见陷阱
新奇效应 · 选择偏差 · 网络效应
A/B实验常见陷阱
26
XGBoost模型监控
特征分布漂移 · 预测分布漂移 · 模型性能衰减
XGBoost模型监控
27
压力测试与A/B实验联合演练
模拟线上流量 · 验证分流效果 · 评估模型性能
A/B压力测试
28
案例实战
电商推荐系统XGBoost模型A/B…
案例实战XGBoost
29
案例实战
广告点击率预估模型压力测试与性能调优
案例实战广告点击率预估模…
30
课程总结与进阶方向
联邦学习 · 在线学习 · 多臂老虎机与A/B测试结合
课程总结进阶方向