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赛题背景
26 年泰迪杯数据挖掘大赛 A 题聚焦金融风控场景，提供了包含用户交易记录、时间戳、金额、交易类型等字段的数据集。数据特点包括：
- 字段含义：包含 transaction_id（交易 ID）、user_id（用户 ID）、timestamp（时间戳）、amount（金额）、merchant_category（商户类别）等 20+ 维度
- 评估指标：以 AUC（Area Under Curve）作为主要评价标准，兼顾召回率（Recall）
- 核心挑战：欺诈交易占比不足 5%，存在严重的类别不平衡问题
技术选型对比
在金融风控场景下，我们对比了三种常见模型：
- 逻辑回归（Logistic Regression）
- 优点：模型简单、可解释性强
-
缺点：难以捕捉非线性关系，对特征工程要求高
-
随机森林（Random Forest）
- 优点：自动处理特征交互，抗过拟合能力强
-
缺点：训练速度慢，难以处理超大规模数据
-
XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）
- 选择理由：
- 原生支持缺失值处理
- 提供特征重要性（feature_importance）输出
- 支持 GPU 加速训练
特征工程实战
# Python 3.8+ 必需库：pandas 1.3+, tsfresh 0.18+
import pandas as pd
from tsfresh import extract_features
# 构造时间窗口统计特征
def create_rolling_features(df):
"""
为每个用户生成过去 1h/24h 的交易统计
:param df: 原始交易 DataFrame
:return: 新增特征 DataFrame
"""return df.groupby('user_id').rolling('1h', on='timestamp').agg({'amount': ['mean','std','count'],'is_fraud':'sum' # 注意：线上预测时需移除该字段
})
# 使用 tsfresh 自动生成时序特征
tsfresh_features = extract_features(df[['user_id', 'timestamp', 'amount']],
column_id="user_id",
column_sort="timestamp"
)
# 金额 WOE 分箱（Weight of Evidence）from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer
discretizer = KBinsDiscretizer(
n_bins=5,
encode='ordinal',
strategy='quantile'
)
df['amount_bin'] = discretizer.fit_transform(df[['amount']])模型调优
关键超参数网格搜索范围：
| 参数 | 搜索范围 | 最优值 |
|---|---|---|
| max_depth | [3, 5, 7] | 5 |
| learning_rate | [0.01, 0.1, 0.3] | 0.1 |
| subsample | [0.6, 0.8, 1.0] | 0.8 |
| scale_pos_weight | [1, 10, 20] | 15 |
通过 5 折交叉验证得到的 AUC 变化曲线：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(cv_results['iterations'], cv_results['train-auc-mean'], label='Train')
plt.plot(cv_results['iterations'], cv_results['test-auc-mean'], label='Test')
plt.xlabel('Boosting Rounds')
plt.ylabel('AUC Score')
plt.legend()避坑指南
- 内存优化：
- 使用
dtype={'amount': 'float32'}减少内存占用 -
分块读取大数据：
pd.read_csv('data.csv', chunksize=100000) -
类别不平衡处理：
from imblearn.over_sampling import SMOTE sm = SMOTE(sampling_strategy=0.3) X_res, y_res = sm.fit_resample(X_train, y_train) -
线上提交检查：
- 确保测试集特征与训练集完全一致
- 移除任何包含未来信息的特征（如基于 is_fraud 的统计）
- 检查特征维度是否匹配
延伸思考
- 实时风控迁移：
- 将特征工程模块封装为 API 服务
- 使用 XGBoost 的
predict_proba输出风险分数 -
考虑添加规则引擎作为第一道防线
-
新增用户画像处理：
- 对画像类别特征进行 Target Encoding
- 构造交叉特征（如 ” 高消费频率 + 深夜交易 ” 组合）
- 使用图神经网络挖掘用户关联关系
参赛心得
通过本次实战，深刻体会到金融风控场景中特征工程的重要性。建议选手们重点关注：
- 时序特征的构造方式（滑动窗口、周期统计等）
- 模型可解释性与业务需求的平衡
- 在有限算力下如何做高效的超参数搜索
代码仓库已开源在 GitHub（伪链接）：github.com/example/tidydata26-solution
正文完
