联合建模究竟是否能够显著增强融合模型的表现？在实际操作中，又有哪些核心的要素和策略需要掌握？下面，我会为你逐一进行详尽的说明。
样本回溯关键要素
样本的选取逻辑受到众多因素的影响。要弄明白能够追溯的样本数量、追溯的最早时间点，以及用于数据匹配的主键是什么，还有涉及的三要素加密方法等。搞清楚这些信息后，在客户群体应用场景中，如果新客户的坏账率较高，就可以优先考虑使用新客户样本进行联合建模，有针对性地解决存在的问题。
数据整体观察
使用python的df.head()函数可以初步浏览数据概览。需核实特征的种类和数量，特征分为连续型和类别型，连续型通常表现为数值，而类别型则以字符形式呈现。然而，某些数值特征也可能属于类别型，此时需参照特征字典进行判断，这样做有助于为后续建模奠定基础。
缺失与异常值探索
在探索数据中的缺失部分时，首先需确认数据提供方是否对缺失值进行了映射和逻辑处理；对于连续型特征，我们通常用 np.nan 来标识缺失；而类别型特征则用“null”来表示。要掌握缺失数据的比例，既可以通过手动计算，也可以借助 missingno 包进行可视化展示。至于异常值的处理，若数据分布出现异常，我们可以采用分箱技术或算法来处理；对于数据错误，则需要联系数据公司进行修正，虽然这个过程可能会耗费较长时间，但对于模型开发来说却是至关重要的。
特征重要性筛选
采用交叉验证方法来评估特征的重要性，比如采用五折交叉验证，训练五个模型分别得到五个重要性评估结果，然后从中挑选出在五个模型中均位列前三十的特征。若特征众多，文件庞大，Python处理速度较慢，可以将特征分组，分别进行筛选，最后再汇总，这样可以节省大量时间。
衍生特征评估
对二次衍生特征的效益需进行评估，看其对模型提升的效果如何。如果提升效果不明显，那么就没有必要将其纳入模型中，因为这样会增加开发成本。在联合建模的过程中，需要权衡利弊，确保资源得到合理分配。
模型应用与优化
联合建模的模型可以单独作为规则使用，能够排除掉尾部表现最差的用户。如果联合建模的特征可以对外输出，那么就可以直接加入到融合模型中。在处理数据底层变动、模型回溯效果变动等问题时，迭代优化过程中需要具体说明应对策略。
在进行联合建模的实际操作中，你遇到了哪些难以解决的问题？别忘了为这篇文章点赞以及转发。
