CatBoost信用评分建模是否过拟合？步骤4是否应复用已调优参数？

你担心的测试集过拟合问题真实存在，原步骤4的操作不可取，应当直接复用步骤3选出的特征与超参数，仅在训练集+验证集的合并数据上重新拟合模型即可，不需要再次做超参数调优和早停。

你当前设置的步骤4中，以测试集为评估集做超参数调优和早停的操作，会造成测试集信息泄露：测试集的分布、标签等信息会直接传导到模型选型过程中，最终你在步骤5得到的RMSE、ROC AUC等评估结果完全无法代表模型在未来未见过的真实业务数据上的表现，对于对泛化能力要求极高的信用评分模型而言，这种泄露会导致上线后效果远低于预期，存在极大的业务风险。

你们设置步骤4的初衷完全合理：跨时间采样场景下，越靠近当前时间的验证集数据，分布越接近未来上线后要处理的真实数据，合并训练集+验证集训练最终模型确实能提升模型对最新数据分布的适配能力。只要复用步骤3已经得到的特征集、learning rate等超参数、以及通过早停确定的最优迭代次数，直接在合并数据集上训练固定迭代次数即可，整个过程完全不需要再调用测试集，既满足了用更新数据训练的需求，也不会引入信息泄露。

如果担心单组train/valid得到的超参数鲁棒性不足，可以采用时间滑动交叉验证方案：按时间窗口切分多组不同的训练/验证对，在多组验证集上做特征选择和超参数调优，得到更稳定的最优参数后，再合并所有历史数据训练最终模型，测试集全程仅用于最终的效果评估，不参与任何训练、调优环节。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者swritchie