LightGBM 在金融逾期天数预测任务中的经验总结-EW帮帮网

本篇文章Supercharging Cash Flow Forecasting: A Deep Dive into LightGBM Hyperparameter Optimization with Optuna的亮点在于通过使用LightGBM和Optuna进行现金流预测的超参数优化，强调了样本权重和时间敏感的交叉验证策略。作者展示了如何通过动态特征选择和智能特征排名来提高模型性能，使得模型能够更好地反映大额交易的重要性。

文章目录

1 挑战任务：预测逾期天数
2 MLflow 集成：正确的实验追踪
3 关键要点与最佳实践
4 性能与可伸缩性考量
5 结论

金融领域的机器学习需要精确性、可靠性以及处理复杂时间模式的能力。在预测逾期天数等现金流指标时，传统方法往往难以捕捉金融数据中细微的关系。本文将引导您了解我为使用 LightGBM 和 Optuna 进行现金流预测而开发的复杂超参数优化流程。

1 挑战任务：预测逾期天数

现金流预测对于业务运营至关重要，尤其是在预测付款可能逾期多久时。这不仅仅是一个回归问题，而是一个加权回归挑战，其中每笔交易的金额都至关重要。较大金额的交易应在模型学习过程中产生更大的影响，这使得它成为一个更复杂的优化问题。

1.1 基础：时间感知交叉验证

在深入超参数优化之前，建立一个稳健的验证策略至关重要。代码使用 create_last_year_splits() 实现了基于时间的交叉验证拆分，这尊重了金融数据的时间性质。这可以防止在随机打乱时间序列数据时可能发生的数据泄露。

train_df = train_df.sort_values("Clearing_Date").reset_index(drop=True)
folds_list = create_last_year_splits(train_df, 6, 2)

数据集按清算日期排序，确保我们的验证模拟了真实世界的场景，即我们根据历史模式预测未来的付款。

1.2 特征工程：LightGBM 的加权学习

此实现中最有趣的一个方面是使用基于交易金额的样本权重：

lgb_data = lgb.Dataset(
    data=train_df[feature_columns + categorical_features],
    label=train_df["Overdue_Days"],
    weight=abs(train_df["Amount"]),
    categorical_feature=categorical_features
)

这种方法确保高价值交易在训练期间具有相对更大的影响力，这在商业上是合理的——准确预测大额付款的延迟通常比小额交易的精度更有价值。

1.3 通过重要性排名进行智能特征选择

该流程不是使用所有可用特征，而是实现了一种智能特征选择策略：

基线训练：首先，使用交叉验证对所有特征训练一个基线模型。
重要性提取：累积所有交叉验证折叠的特征重要性分数。
排名：按累积重要性对特征进行排序。

importances_accum = np.zeros(len(feature_columns + categorical_features))
for booster in cvbooster.boosters:
    importances_accum += booster.feature_importance(importance_type='gain')
features_ordered = np.array(feature_columns + categorical_features)[np.argsort(importances_accum)[::-1]]

这种方法为超参数优化期间的特征选择提供了数据驱动的基础。

1.4 核心：Optuna 驱动的超参数优化

优化目标函数展示了几种高级技术：

1.5 动态特征选择

特征的数量本身成为一个超参数，允许优化过程在模型复杂性和性能之间找到最佳平衡：

top_n = trial.suggest_int("top_n_features", 3, min(40, len(feature_columns + categorical_features)))
selected_features = features_ordered[:top_n]

1.6 全面参数空间

优化涵盖了 LightGBM 的关键参数：

树结构：max_depth，num_leaves，带有智能约束。
正则化：L1 和 L2 惩罚（lambda_l1，lambda_l2）。
采样：特征和袋装分数用于减少方差。
分类处理：分类特征的专用参数。

1.7 智能剪枝策略

该实现使用 LightGBMPruningCallback 与 Hyperband 剪枝，这会积极地提前终止无前景的试验，从而显著减少计算时间：

study = optuna.create_study(
    study_name="lgbm",
    direction="minimize",
    pruner=optuna.pruners.HyperbandPruner(
        min_resource=101,
        max_resource=1000,
        reduction_factor=3
    )
)

1.8 自定义评估指标

该流程实现了与业务目标一致的自定义加权评估函数：

加权 MAE：按交易金额加权的平均绝对误差。
加权 RMSE：按金额加权的均方根误差。
加权 R²：带样本权重的决定系数。

这确保了优化目标是业务用例中最重要的指标。

2 MLflow 集成：正确的实验追踪

优化过程的每个方面都使用 MLflow 进行追踪：

嵌套运行：每个试验都作为主优化运行中的嵌套实验运行。
参数日志记录：记录所有超参数和特征选择。
指标追踪：跨交叉验证折叠追踪多个评估指标。
模型工件：保存具有适当版本控制和元数据的最佳模型。

with mlflow.start_run(run_name=f"trial_{trial.number}", nested=True):
    mlflow.log_params(**param_grid, 'top_n_features': top_n)

    mlflow.log_metric("w_mae_mean", cv_results['w_mae-mean'][-1])

优化完成后，管道会自动：

提取最佳配置：从最佳试验中检索最优超参数。
训练最终模型：使用最优设置和迭代次数。
保存工件：存储模型、选定特征和分类映射。
生成可视化：创建特征重要性和树结构图。

最终模型既保存到 MLflow 的模型注册表，也保存到 DBFS 以进行生产部署。

3 关键要点与最佳实践

此实现展示了几种高级的机器学习工程实践：

业务对齐加权

使用交易金额作为样本权重可确保模型专注于财务上重要的预测。
时间验证

时间感知交叉验证可防止对历史模式的过度拟合，这些模式不会推广到未来数据。
高效优化

特征选择与超参数调优相结合，加上积极的剪枝，使得即使在大型搜索空间中也能进行优化。
全面追踪

MLflow 集成确保了可重现性，并能够轻松比较不同的优化运行。
生产就绪

该管道生成具有所有必要工件和元数据的可部署模型。

4 性能与可伸缩性考量

该实现包括几个性能优化：

早期停止：防止过拟合并减少训练时间。
并行处理：尽可能使用 n_jobs=-1。
内存管理：gc_after_trial=True 用于垃圾回收。
超时处理：3 小时的最大运行时间可防止失控优化。

5 结论

这个 LightGBM 优化管道代表了一种生产级的金融预测方法，它平衡了模型性能与实际部署考虑。通过结合智能特征选择、全面的超参数优化和稳健的评估策略，它创建了既准确又符合业务目标模型。

Optuna 的高级剪枝策略与 MLflow 的实验追踪的集成，创建了一个强大的框架，用于迭代模型改进，可以适应不断变化的数据模式和业务需求。

无论您是从事现金流预测还是类似的金融预测任务，这种方法都为构建可靠、业务对齐的机器学习解决方案提供了坚实的基础。

LightGBM 在金融逾期天数预测任务中的经验总结