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XGBoost风险暴露A B分流实践

共计 30 章节
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01
课程导论
风险暴露与A/B分流概念 · XGBoost在风控中的价值 · 课程目标与前置知识
课程导论A/B
02
风险暴露基础
风险暴露定义 · 信用风险与市场风险 · 风险敞口计算逻辑
风险暴露基础风险暴露定义
03
A/B分流原理
分流实验设计 · 对照组与实验组 · 分流比例与随机化策略
A/B分流原理
04
XGBoost核心原理
梯度提升树 · 损失函数 · 正则化项
XGBoost核心原理
05
XGBoost参数详解
通用参数 · Booster参数 · 学习任务参数
XGBoost参数详解
06
特征工程基础
特征类型 · 缺失值处理 · 异常值检测
特征工程基础特征类型
07
风险特征构造
历史违约特征 · 行为评分特征 · 外部征信特征
风险特征构造历史违约特征
08
标签定义与样本设计
好坏样本定义 · 观察期与表现期 · 样本权重设置
标签定义样本设计
09
数据集划分
训练集 · 验证集 · 测试集
数据集划分训练集
10
XGBoost模型训练
DMatrix数据结构 · 模型训练流程 · 早停机制
XGBoost模型训练
11
模型评估指标
AUC · KS · Gini系数
模型评估指标AUC
12
特征重要性分析
权重 · 增益 · 覆盖度
特征重要性分析权重
13
A/B分流策略设计
分流规则制定 · 流量分配算法 · 分流一致性保障
A/B分流策略设计
14
分流实验平台搭建
实验配置中心 · 流量路由 · 日志采集
分流实验平台搭建实验配置
15
风险暴露度量
预期损失 · 非预期损失 · 风险价值(VaR)
风险暴露度量预期损失
16
XGBoost与分流结合
模型评分作为分流依据 · 动态分流阈值
XGBoost分流结合
17
离线评估体系
历史回测 · 反事实推断 · PSM匹配评估
离线评估体系历史回测
18
在线监控指标
分流比例监控 · 模型分数漂移 · 业务指标波动
线监控指标分流比例监控
19
模型版本管理
模型注册 · 版本回滚 · 灰度发布策略
模型版本管理模型注册
20
数据管道构建
特征存储 · 实时特征计算 · 批处理与流处理
数据管道构建特征存储
21
模型可解释性
全局解释 · 局部解释 · LIME与SHAP对比
模型可解释性全局解释
22
风险策略调优
阈值优化 · 策略组合 · 多模型融合
风险策略调优阈值优化
23
合规与公平性
模型偏见检测 · 公平性指标 · 监管合规要求
合规公平性
24
案例实战一
信贷申请评分卡A/B分流
案例实战一A/B
25
案例实战二
交易反欺诈模型分流
案例实战二交易反欺诈模型分…
26
案例实战三
客户流失预警分流
案例实战三客户流失预警分流
27
性能优化
GPU加速 · 分布式训练 · 模型压缩
性能优化GPU
28
常见问题与陷阱
数据泄露 · 样本偏差 · 多重比较问题
常见问题陷阱
29
前沿趋势
AutoML · 联邦学习 · 可解释AI在风控中的应用
前沿趋势AutoML
30
课程总结与项目实战
完整项目流程回顾 · 最佳实践总结 · 下一步学习路径
课程总结项目实战