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FICO评分卡—建模流程及变量分箱与区分度原理介绍

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FICO评分卡—建模流程及变量分箱与区分度原理介绍

FICO建模技术简介

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变量分箱技术介绍

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FICO区分度评分模型

FICO区分度评分模型

拟合与尺度化

拟合与尺度化


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【课程背景】


FICO评分应用的就是Divergence模型,目标函数很明确就是:

(1)让好坏客户评分均值距离尽量大;
(2)让各自的评分方差尽量小。

FICO评分模型的强势除了模型的稳健性、可解读之外,它的求解能力也是它的一大优势,FICO公司有专业建模工具(Model Builder)。
通过评分模型得到的评分基本是在(-2,2)之间的的小数,所以会进一步通过拟合、尺度化,将评分结果转化成于与业务相关的整数,拟合、尺度化这个技术在Logistics回归也会用到的,该过程的原理和推导!

整个课程都是浅入深出,如果你是从事信用评分/分类分析项目,想了解FICO评分工作原理,想了解拟合与尺度化过程,想发表这方面的论文,那么我相信本课程不会让你失望的,肯定会让你从中有很多收获!


【授课对象】

从事信用评分卡、数据挖掘的工作人员

【学习目的】
学习FICO公司所采用的变量分箱技术及区分度评分模型原理。

【课程特色】
  1. 使用FICO Model Builder演示,可以自动分箱、模型求解

  2. 提供全套资料包括:评分原理说明、Matlab程序代码、测试数据


【课程大纲】
(1)评分卡建立流程与步骤简述
(2)变量分箱技术原理及实例说明
(3)区分度评分模型(divergence模型)原理说明
(4)评分结果的拟合与尺度化原理及实例说明

(5)FICO评分建模工具Model Builder简介


【讲师介绍】
重庆大学数理学院硕士毕业,曾多年从事于数据挖掘项目的工作,在国内第一时间接触到FICO相关资料,并参与了基于FICO评分技术的建模工具的开发。


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