评分卡模型由以下几类:
反欺诈评分卡、申请评分卡,行为评分卡、催收评分卡
申请评分卡是指针对一个新用户申请信用卡或者初次借款时的评分卡模型。
特性:
稳定性:当总体逾期/违约概率不变时,分数的分布也应不变。
区分行:违约人群与正常人群的分数应当有显著差异
预测能力:低分人群的违约率更高。
和预期概率等价:评分可以精确反映违约/逾期概率,反之亦然。
思考:
商户评分模型?新的商户或者个人使用申请评分卡模型
老的商户或者个人用户根据行为模型进行预测。
评分卡模型由以下几类:
反欺诈评分卡、申请评分卡,行为评分卡、催收评分卡
申请评分卡是指针对一个新用户申请信用卡或者初次借款时的评分卡模型。
特性:
稳定性:当总体逾期/违约概率不变时,分数的分布也应不变。
区分行:违约人群与正常人群的分数应当有显著差异
预测能力:低分人群的违约率更高。
和预期概率等价:评分可以精确反映违约/逾期概率,反之亦然。
思考:
商户评分模型?新的商户或者个人使用申请评分卡模型
老的商户或者个人用户根据行为模型进行预测。
點這個: https://towardsdatascience.com/a-road-map-for-deep-learning-b9aee0b2919f