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模型分数
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有案例有代码，详细模型分数
目前在个人信用风控建模领域主要使用的模型有两种：基于线性回归分析的评分卡模型，常见于银行背景的放贷机构；基于大数据的机器学习模型，如随即森林、XGBoost等
有案例有代码，详细模型分数（下）
承接上文《有案例有代码，详细模型分数》本文开头告诉大家怎样更合理的向客户展示信用评估结果。把模型预测值映射到一个分数区间，比如350～950，分数越高信用越好。
六大场景下，模型分数如何应用？
一、开篇信用评分的核心功能是对客群按风险水平进行排序，即对客群按风险水平进行“差异化”。评分模型可以从信贷风险管理流程上分成申请评分模型、行为评分模型、催收
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