RapidMiner做信用风险评分分析
信用风险评估中的数据分析方法
信用风险评估中的数据分析方法在金融行业中，信用风险评估是非常重要的一项工作。
通过评估借款人的信用，金融机构可以更好地控制风险，制定合理的贷款政策。
而数据分析方法在信用风险评估中起到了至关重要的作用。
本文将从统计分析、机器学习和大数据技术等方面，介绍信用风险评估中常用的数据分析方法。
一、统计分析方法在信用风险评估中，统计分析方法是最基础也是最常用的方法之一。
通过对历史数据的分析，可以得出一些关键的指标和规律，从而预测未来的信用状况。
常用的统计分析方法包括：1.1 描述统计分析描述统计分析是对数据的基本情况进行描述和总结。
通过平均值、标准差、百分位数等统计指标，可以了解数据的分布情况和集中趋势。
例如，在信用评分模型中，可以通过描述统计分析来确定不同变量的重要性和权重。
1.2 相关性分析相关性分析可以帮助我们了解不同变量之间的关系和相关程度。
通过计算相关系数，可以判断不同变量对信用评估的重要性。
例如，在个人信用评估中，收入、年龄、婚姻状况等变量与信用评分之间的相关性可以被分析出来。
1.3 风险模型风险模型是一种基于历史数据的概率模型，用于计算借款人的违约概率。
通过对历史数据进行建模，可以预测未来的违约风险。
风险模型可以使用回归分析、Logistic回归等统计方法进行建模。
同时，也可以通过对数据进行划分和控制组的比较，验证模型的准确性和有效性。
二、机器学习方法随着人工智能和大数据技术的发展，机器学习方法在信用风险评估中得到了广泛应用。
机器学习方法可以通过对大量数据的学习和训练，自动发现潜在的规律和模式，从而提高信用风险评估的准确性。
常用的机器学习方法包括：2.1 决策树决策树是一种通过构建树状模型，对数据进行分类和预测的方法。
在信用风险评估中，决策树可以根据借款人的不同特征，判断其是否具有违约风险。
通过对数据进行分割和划分，决策树可以逐步提高预测的准确性。
2.2 支持向量机支持向量机是一种常用的分类算法，可以通过将数据映射到高维空间，从而找到最优的分类超平面。
信用风险评估金融行业中的信用风险建模方法
信用风险评估金融行业中的信用风险建模方法信用风险是金融行业中不可避免的一个关键问题。
为了有效地评估和管理信用风险，金融机构通常会采用信用风险建模方法。
本文将介绍几种常见的信用风险建模方法，以帮助金融行业更好地评估和管理信用风险。
一、传统算法方法1. 德尔菲法（Delphi Method）德尔菲法是一种基于专家意见的预测方法，通过一系列匿名循环调查与意见汇总的方式，得出信用风险的评估结果。
该方法适用于数据有限或不可靠的情况，但需要专家具备一定的经验和知识。
2. 多因素评分卡（Multiple Factor Scorecard）多因素评分卡是一种常用的信用风险评估工具，通过制定一组指标和权重，将借款人的各项信息进行评分，从而得到一个综合的信用评分。
评分卡的制定需要考虑多个因素，如个人征信、财务状况等，以提高评估的准确性。
3. 静态汇总方法（Static Pool Approach）静态汇总方法通过分析不同年份的贷款组合表现，计算坏账率、违约率等指标，根据逾期情况和违约风险，评估整体信用风险。
该方法适用于评估大规模的信用风险，但对历史数据的要求较高。
二、统计模型方法1. Logistic回归模型Logistic回归模型是一种经典的二分类模型，适用于信用评分、违约预测等场景。
该模型通过建立借款人的特征与违约概率之间的关系模型，用于预测借款人是否会违约。
该模型的优势在于模型解释性强、模型参数易解释，但需要借助大量的历史数据。
2. 支持向量机（Support Vector Machine）支持向量机是一种常用于分类和回归分析的机器学习方法。
在信用风险评估中，支持向量机可以通过构建一个高维特征空间，将样本进行分类，进而预测借款人的违约风险。
支持向量机具有优秀的泛化性能和较高的预测准确性。
3. 决策树模型决策树模型采用树状结构描述特征与分类结果之间的关系，适用于对非线性数据建模。
在信用风险评估中，决策树模型可以通过评估借款人的不同特征值，判断其违约概率。
信用风险评估工具评估方法探析金融专家指导你正确评估风险
信用风险评估工具评估方法探析金融专家指导你正确评估风险信用风险评估在金融领域中扮演着非常重要的角色。
它是一种评估借款人能否按时偿还债务以及违约概率的工具。
本文将探讨信用风险评估工具的评估方法，并为您引导正确地评估风险。
一、背景介绍信用风险评估是金融机构进行贷款决策时的重要环节。
它通过评估借款人的信用状况、还款能力和违约风险来决定是否向其提供贷款。
对于金融机构来说，正确评估风险至关重要，可以帮助它们降低不良贷款的风险，保护自身利益。
二、常用的信用风险评估工具1. 信用评级模型信用评级模型是最常用的信用风险评估工具之一。
它通过对借款人的信用状况进行综合评估，将其分为不同的信用等级。
这些等级旨在反映借款人偿还债务的能力和潜在风险。
2. 征信报告征信报告是信用风险评估中不可或缺的工具。
它包含了个人或企业的信用历史、还款记录、违约记录等信息。
金融机构可以通过查看征信报告来评估借款人的信用风险。
3. 财务分析财务分析是评估企业信用风险的重要手段。
通过分析企业的财务报表、现金流量表以及利润表，金融机构可以了解企业的盈利能力、偿债能力以及现金流状况，从而评估其信用风险。
三、信用风险评估工具的评估方法1. 数据收集首先，进行信用风险评估需要收集大量的相关数据。
这包括借款人的个人信息、财务数据、征信报告等。
确保数据的准确性和完整性对于评估结果的准确性非常重要。
2. 数据分析在收集到数据后，需要对其进行分析。
可以使用统计方法、数据挖掘技术等工具来对数据进行处理和分析，以获取对借款人的全面了解。
3. 评估模型选择根据具体情况，选择适当的评估模型。
可以采用信用评级模型、征信报告分析、财务分析等不同的评估方法，或者综合使用多种评估模型。
4. 结果解释最后，根据评估结果对风险进行解释，并提出相应的建议。
这些建议可以包括在借款人信用良好情况下提供贷款、设定较低的利率等。
四、金融专家的指导建议在进行信用风险评估时，金融专家提供了以下几点指导建议：1. 全面评估借款人的信用状况，包括个人信息、财务数据以及征信报告，避免只依赖少数指标进行评估。
信用风险评估金融行业中的信用风险评估流程
信用风险评估金融行业中的信用风险评估流程在金融行业中，信用风险评估是一个重要的环节。
信用风险评估流程的准确性和高效性对于金融机构的稳定和发展至关重要。
本文将介绍信用风险评估的流程，并探讨其中涉及的主要步骤和方法。
一、背景介绍金融行业的信用风险评估是评估借款人或债务人无法按时偿还负债的潜在风险。
这种信用风险不仅意味着对金融机构的损失，还可能对整个金融系统产生连锁影响。
因此，评估信用风险是金融机构必备的管理工具。
二、信用风险评估流程1. 数据收集信用风险评估的第一步是收集相关数据。
这些数据包括借款人的个人信息、财务状况、过往信用记录等。
金融机构可以通过与借款人的交流、查询信用报告和收集其他第三方提供的信息来获取这些数据。
2. 数据分析获得数据后，金融机构会进行数据分析。
主要分析借款人的收入、支出、债务情况等，以了解其偿债能力和还款意愿。
此外，还可以通过建立数学模型和应用统计学方法来对数据进行细致的分析，以预测借款人未来的信用风险。
3. 评估模型建立根据数据分析的结果和预测需求，金融机构可以建立信用风险评估模型。
这种模型基于历史数据和统计方法，可以帮助金融机构量化信用风险，并作为决策依据。
常见的信用风险评估模型包括评级模型、Scoring模型等。
4. 评估结果输出评估模型得出的结果需要进行报告输出。
这些报告通常包括对借款人的风险等级评价、可能面临的风险情景分析等。
金融机构可以根据报告结果来制定相应的措施，如调整贷款额度、设置风险溢价等。
5. 风险控制和监测信用风险评估并不是一次性的工作，金融机构需要对借款人的信用风险进行持续监测和控制。
及时调整风险管理策略，以及根据评估结果更新风险模型，可以帮助金融机构更好地应对变化的信用环境。
三、信用风险评估的方法1. 定性方法定性方法是基于经验和专业知识的评估方法。
通过对借款人的个人和职业背景进行综合判断，评估其信用风险。
这种方法需要评估人员具备较高的专业水平和丰富的经验。
《rapidminer教程》课件
本PPT课件介绍了RapidMiner的基础知识和进阶技巧。适合数据分析师和机 器学习爱好者使用。让我们一起探索RapidMiner的魅力吧！
什么是RapidMiner？
RapidMiner是一款强大而灵活的数据分析和机器学习工具。它提供了一系列易于使用的功能，帮助用户 从数据中发现隐藏的模式，构建预测模型，进行数据驱动的决策。
2 发展和未来展望
RapidMiner将继续不断改进和创新，推动数据科学的发展。
3 参考资料
提供有关RapidMiner的进一步学习资源和参考资料。
开始使用RapidMiner
打开RapidMiner，开始进行数据处理和建模。
数据处理
数据预处理
清洗和转换数据，处理缺失 值和异常值。
数据转换对数据进行特征选择源自降维 和变换。数据清洗去除重复数据、处理噪声和 异常数据。
模型建立
1
建立模型的基本原理
了解模型建立的基本原理和算法。
2
模型选择与验证
选择适合的模型并进行交叉验证和调参。
3
数据预测和分类
使用模型进行数据预测和分类任务。
模型评估和可视化
模型评估的基本指标
了解准确率、召回率、F1值等 模型评估指标。
可视化模型结果
使用图表和图形将模型结果直 观展示。
模型报表的生成
生成详细的模型报表，记录模 型的性能和结果。
案例分析
金融数据分析
使用RapidMiner预测股票价格和市场趋势。
2 灵活性
可以通过可视化拖放方式构建复杂的数据流程和模型。
3 强大的功能
提供了多种数据处理、特征选择、模型评估和结果可视化功能。
利用机器学习方法进行信用风险评估研究
利用机器学习方法进行信用风险评估研究近年来，随着金融行业的发展和经济环境的变化，信用风险评估在金融领域中变得至关重要。
对于银行、金融机构和其他借贷方来说，准确评估借款人或客户的信用风险程度是决策贷款批准与否以及贷款金额的关键因素之一。
传统的信用风险评估方法常常依赖于人工判断、规则和统计模型，但这些方法存在着信息获取不充分、准确性低以及适应性差等问题。
为了解决这些问题，机器学习方法被广泛应用于信用风险评估领域。
机器学习是一种通过训练模型来学习数据模式并进行预测的方法。
在信用风险评估中，机器学习算法可以通过分析大量的历史数据，从中学习特定信用风险模式，并将这些模式应用于新的未知数据中进行预测。
以下是一些常用的机器学习算法在信用风险评估中的应用：1. 逻辑回归（Logistic Regression）：逻辑回归是一种用于二分类问题的线性模型。
在信用风险评估中，逻辑回归可以用于预测借款人违约的可能性。
通过输入借款人的一系列特征变量（如年龄、收入、负债比等），逻辑回归模型可以计算出借款人违约的概率。
2. 决策树（Decision Tree）：决策树是一种基于树状结构的分类模型。
在信用风险评估中，决策树可以根据借款人的特征变量，如月收入、信用卡余额、贷款次数等，划分出不同的风险等级。
通过计算风险等级，决策树可以帮助贷款方快速确定借款人的信用风险。
3. 随机森林（Random Forest）：随机森林是一种集成学习算法，由多个决策树组成。
在信用风险评估中，随机森林可以通过组合多个决策树的结果来进行预测。
通过使用随机森林，可以有效地减少过拟合问题，并提高信用风险评估的准确性。
4. 支持向量机（Support Vector Machines）：支持向量机是一种用于分类和回归问题的监督学习算法。
在信用风险评估中，支持向量机可以通过寻找最优的分离超平面来划分不同风险等级的借款人。
支持向量机的优点是能够处理高维数据，并且在处理非线性问题时具有较高的准确性。
随机森林算法在金融风险评估中的应用
随机森林算法在金融风险评估中的应用随着金融行业的快速发展，风险评估作为金融监管的重要手段，越来越受到了关注。
而随机森林算法作为一种有效的分类算法，也开始在金融风险评估中得到广泛应用。
本文将从什么是随机森林算法、随机森林算法的原理、随机森林算法在金融风险评估中的应用等方面进行探讨。
一、随机森林算法是什么？随机森林算法是一种集成学习算法（ensemble learning），是由多个决策树组成的分类器。
随机森林（Random Forest，简称RF）通过构建多棵决策树来达到分类或回归的目的，每棵决策树都是一个分类器，而随机森林分类器则是由多个分类器集成而成的，在投票过程中选择得票最高者作为最终的分类结果。
二、随机森林算法的原理随机森林算法的原理主要包括两个方面：决策树和投票机制。
1.决策树原理决策树有两种类型：ID3和C4.5。
ID3算法只能处理离散值的属性，不能处理连续值。
C4.5算法继承了ID3算法的优点，并且能够处理连续属性值。
决策树算法的关键在于如何选择最优属性来建立决策树。
在选择最优属性时，通常使用信息增益或信息增益比等指标来评价属性的好坏。
2.投票机制原理在多棵决策树构成的随机森林中，每棵树用于分类任务，每次分类的结果相互独立，通过投票机制来确定最终的分类结果。
投票机制通常分为硬投票和软投票。
硬投票就是每棵树的分类结果作为一个单独的投票，最终选择得票最高的作为最终的分类结果。
软投票则是将每棵树的分类结果按照概率进行统计，最终选择概率最高的作为最终的分类结果。
三、金融风险评估是指对银行、证券、保险等各种金融机构的金融产品或金融业务、特定项目进行评估，贴现出不同风险程度的客户和业务，为金融机构提供风险管理和资产负债表管理的标准和依据。
随机森林算法在金融风险评估中的应用主要体现在以下三个方面。
1.个人信贷评估个人信用评估是银行和其他金融机构评估贷款申请者信用风险的关键环节，随机森林算法可以通过有效的评估准则，帮助评估人员快速准确地判断申请人是否有偿还贷款的能力。
毕业论文（设计）机器学习之线性分类模型及应用研究
摘要在当今世界市场经济条件下，信用风险评估的重要性越来越被突出出来。
如果不能科学准确的进行信用评估，不仅会影响到国家宏观政策的调控，严重的话，还会造成世界经济发展的不平稳。
本文对个人信用评估进行解释，阐述了神经网络、决策树和SVM三种算法的基本原理，运用RapidMiner工具分别对五组不同样本量的个人信用数据建立学习模型，并用交叉验证算法分析和验证模型。
发现无论是小数据或大数据，还是对于某一类的预测精确度，SVM和决策树模型的准确率都较高、实用性强，具有进一步研究和推广应用的价值。
同时给出了关于个人信用风险处理建议。
关键词：个人信用风险；神经网络；支持向量机；决策树；RapidMinerAbstractIn condition of today’s market economy, the importance of credit risk assessment is more and more prominent.It not only affect the national macroeconomic control policy,but also cause economy uncertainty of the world economic development seriously,to do not scientific and accurate credit assessment.In this paper, the personal credit assessment is explained . The basic principles of neural network, decision tree and SVM are expounded. The rapidMiner tool is used to establish the learning model for five sets of individual credit data, and the cross validation algorithm is used to verify and analyze these models.It is found that the accuracy of SVM and decision tree models are higher than neural network model whether in small data set or large data set, the SVM and decision tree models are more practical and have the value of researching and popularization. At the same time, suggestions on how to deal with personal credit risk are proposed.Key words: Personal credit risk; Neural Net; Support vector machine; Decision tree; RapidMiner目录摘要 (I)Abstract (II)目录 (III)第一章绪论 (1)1.1 问题的提出 (1)1.2 国内外研究现状 (1)1.2.1 国内研究现状 (1)1.2.2 国外研究现状 (2)1.3 选题背景及意义 (2)1.4 本文的研究思路和研究框架 (3)1.5 本文可能存在的创新点 (3)第二章个人信用评估概述 (4)2.1 个人信用评估原理 (4)2.1.1 个人信用评估简介 (4)2.1.2 个人信用评估的特点 (5)2.1.3 个人信用评估的范围 (5)2.1.4 个人信用评估的层次 (5)2.2 个人信用评估指标体系的构建 (6)2.2.1 评估指标选取原则 (6)2.2.2 指标体系构成 (6)第三章个人信用评估的主要方法 (8)3.1 神经网络 (8)3.1.1 神经网络工作原理 (8)3.1.2 神经网络学习方法 (8)3.2 支持向量机 (9)3.2.1 支持向量机的工作原理 (9)3.2.2 支持向量机的学习方法 (9)3.3 决策树方法 (10)3.3.1 决策树方法的理论基础 (10)3.3.2 决策树的构造 (11)第四章个人信用评估模型的建立 (13)4.1 导入数据 (13)4.2 神经网络模型的建立 (16)4.3 支持向量机的模型建立 (21)4.4 决策树模型 (22)第五章个人信用评估模型的分析与评价 (25)5.1 神经网络模型交叉验证 (25)5.2 支持向量机模型交叉验证 (27)5.3 决策树模型的交叉验证 (28)5.4 模型的分析与评价 (29)5.4.1 模型的分析 (29)5.4.2 模型的评价 (30)5.5 模型存在的问题及进一步实验 (30)5.5.1 问题猜想及实验 (30)5.5.2 实验结果分析 (34)第六章总结与展望 (35)6.1 论文的主要工作 (35)6.2 论文存在的问题 (35)6.3 总结 (36)参考文献 (37)致谢 (38)图表目录表2- 1 信用评估指标体系 (7)图3- 1 线性可分问题 (10)图3- 2 近似线性可分问题 (10)图4- 1 添加数据 (13)图4- 2 导入数据 (13)图4- 3 选择数据表格 (14)图4- 4 选择参数范围 (14)图4- 5 设置参数角色 (15)图4- 6 输出变量角色设置 (15)图4- 7 存储数据 (16)图4- 8 Neural Net模型图 (16)图4- 9 神经网络描述图 (17)图4- 10 Neural Net 隐层Node1-14 权重图 (20)图4- 11 Neural Net输出层权重图 (21)图4- 12 SVM 模型图 (21)图4- 13 SVM算法权重图 (22)图4- 14 Decision Tree 模型图 (22)图4- 15 Decision Tree 描述图 (23)图5- 1 Neural Net模型的交叉验证图 (25)图5- 2 内部结构图 (25)图5- 3 Neural Net 训练模型图 (26)图5- 4 Neural Net测试模型图 (26)图5- 5 Neural Net交叉验证结果图 (26)图5- 6 SVM模型的交叉验证图 (27)图5- 7 SVM交叉验证训练与测试模型图 (27)图5- 8 SVM交叉验证结果图 (27)图5- 9 Decision Tree模型的交叉验证图 (28)图5- 10 Decision Tree交叉验证训练与测试模型图 (28)图5- 11 Decision Tree交叉验证结果图 (28)第一章绪论1.1 问题的提出市场经济是信用和法制经济，要想建立一套可信度高的信用评估管理体制，就需要目前的中国突破“瓶颈”，从计划经济中脱茧而出，在国家经济规模、水平和竞争力上同步提升。
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主讲：杜剑峰 商业智能与Web 智能
目录
1
2 3 4 5 商业理解 数据理解 数据准备 建立模型 模型应用
1 商业理解
背景
信用，对个人和企业都是无比重要的品质。比如有了信用，个 人可以向银行申请信用卡，可以透支国际长途电话费、汽车保 险打折等。对于企业，则可以大量透支和贷款。 所以，银行考查客户的信用状况是非常重要的事情。
2、数据理解
数据 实验采用数据 — 小额贷款.csv
变量名称 年龄 收入 孩子数量 家庭人口数 在现住址时 间 在现工作时 间 住房类型 国籍 信用卡类别 是否违约 变量取值 18～71 0～10000 0～23 1～25 0～360（月） 0～336（月） 租住、自有、缺失 德国、希腊、土耳其、西班牙、南斯拉夫、意大 利、其他欧洲国家、其他非欧洲国家 运通卡、支票帐号、欧洲Master卡、我行VISA 卡、他行VISA卡、其他信用卡、无信用卡 0、 1 说明 连续变量 连续变量，有一个异 常数值100000 连续变量 连续变量 连续变量，有异常数 值999 连续变量，有异常数 值999 离散变量 离散变量 离散变量 目标变量，1代表违 约，0代表不违约
140
200 220
收入（年）
收入≥300000
270
信用评分卡方法和案例
申请人1 变量 变量取 值 评分 变量 申请人2 变量取值 评分
年龄
自有商品房 收入（年）
31
是 90000
150
200 200
年龄
自有商品房 收入（年）
25
否 200000
120
110 220
信用评分：550 同意发放贷款
修改confidence(1)的阈值 修改后的阈值使分类代价（将1归类为0的代 价是30，将0归类为1的代价是1）达到最小 修改方法：
如何解决这个问题？
从0开始，每次将阈值加1% 计算阈值对应的分类代价，取最小的分类代价 及其对应的阈值
4、建立朴素贝叶斯违约评分模型
1 2 3 4
5
6
7
4.1 部件介绍-朴素贝叶斯模型
收入离散化 孩子数量离散化 在现工作时间离 散化 在现住址时间离 散化
4 建立模型
4. 建立模型与模型评估
建立什么模型？
朴素贝叶斯模型，预测违约评分(0~1) 对于违约的预测能力差：违约 类的查全率很小，接近0
朴素贝叶斯模型有什么问题？ 为什么存在这个问题？
在朴素贝叶斯模型中，判定违约的后验 概率confidence(1)的阈值设定为0.5
1 Read CSV
1
2
Declare Missing Value
2
4.1 部件介绍-朴素贝叶斯模型
3
Declare Missing Value
3
4.1 部件介绍-朴素贝叶斯模型
4
Discretize
4
5
Set macro
5
4.1 部件介绍-朴素贝叶斯模型
6
Loop
6
7
Append
7
4.2 子过程- 循环计算分类代价
3 数据准备
3.数据准备
离散化
Why?
部件名称
年龄离散化
离散化可以降低异常数值的影响 离散化使贝叶斯评分模型更易理解
表达式(可以使用基于熵的离散化产生该效果)
if(年龄<=22,"1.<=22",if(年龄>22&&年龄 <=27,"2.23-27",if(年龄>27&&年龄<=45,"3.2845","4.>45"))) if(收入<=0,"1.=0",if(收入>0&&收入<=2300,"2. 0-2300","3.>2300")) if(孩子数量==0,"1.=0","2.>0") if(在现工作时间<=15,"1.<=15",if(在现工作时间 >15&&在现工作时间<=84,"2.16-84","3.>84")) if(在现住址时间<=15,"1.<=15","2.>15")
问题 如何获取数据？
2、数据理解
问题 其他的数据来源
来源：
银行还可以从系统中提取大量关于贷款人的资金 使用、消费、以及还贷款的情况数据，这些数据 包括（但不限于）以下变量： 帐户存在时间 过去12个月最严重的拖欠行为（没有拖欠、1个月 拖欠、两个月拖欠等） 过去12个月的平均贷款金额 过去6个月的还款占欠款比例 过去6个月现金提取占交易金额比例 过去6个月平均刷卡额 过去6个月消费（刷卡）类型
小额贷款问题可以理解为有目标变量的预测问题，根据目 标变量是否违约，来预测信贷帐号是否有风险。 客户是否按期归还贷款？ 银行把按期归还贷款理解为”好“的信贷帐号，对应的客 户为”好“客户； 把不能按期归还贷款的理解为”坏“的信贷帐号，对应的 客户为”坏“客户。
4
2、数据理解
问题 如何获取数据？？
2、数据理解
信用评分：450 拒绝发放贷款
信用评分卡优缺点：
优点：便于理解和使用，容易被各层次的人员了解和使用；
缺点：假定各项因素对信用的影响关系是线性组合的。该
假定在现实中并不普遍成立。
2 数据理解
2、数据理解
问题
1 2
怎样将贷款风险问题转化为数据挖掘问题？ 如何获取数据？
2、数据理解
问题 怎样将贷款风险问题转化为数据挖掘问题？ 1 2 3
评分特别低和特别高的客 户很少，大多数评分中等
信用评分卡方法和案例
变量 属性 分值
年龄
年龄 年龄
年龄<25
25≤年龄<35 35 ≤年龄<50
120
150 180
年龄
自有商品房 自有商品房
年龄≥50
是 否
150
200 110
收入（年）
收入（年） 收入（年）
收入<30000
30000≤收入<100000 100000≤收入<300000
6
6.1 6.2
6.3
6.4
4.2 子过程- 循环计算分类代价
6.1
6.2
6.3
6.4
4.2 子过程-交叉验证
6.2
6.2.1
信用评分
信用评分的方法是什么？
怎样计算户的信用评分？
信用评分是使用统计模型的方法来对潜在客户和已有客 户进行贷款风险评价的方法。 随着这种统计建模的方法的成熟应用，其思路已被广泛 推广，诸如欺诈评分、市场响应评分等领域。
信用评分方法
怎样考查客户的信用？
在美国，客户信用评分系统主要由 FICO公司推出。FICO的评分系统得 出，信用评分范围在300－850分之 间，评分越高，违约率越低。 在我国银行业，比较通用的方法也 是类似的形式 。