Выбор алгоритма кредитного скоринга

ball1.gif (146 bytes)  На основе логистической регрессии;

ball1.gif (146 bytes)  На основе дерева классификации;

ball1.gif (146 bytes)  На основе нейронной сети;

ball1.gif (146 bytes)  Генетический алгоритм;

ball1.gif (146 bytes)  Метод ближайших соседей;

ball1.gif (146 bytes)   Априорный подход.

Основное различие между этими методами заключается в подходах к способам сегментации прецедентов обучающей выборки.

Сама сегментация имеет цель определить значимые факторы, влияющие на вероятности возможных исходов кредитных сделок, что возможно, если между сконструированными сегментами можно выявить статистически значимое различие в соотношении положительных и отрицательных прецедентов.

В качестве скоринг-балла может выступать, эмпирически рассчитанная доля положительных прецедентов в сегменте. И тогда задача расчета скоринг-балла апликанта равносильна задаче отнесения апликанта к одному из построенных сегментов, что и делается в результате применения построенных скоринговых алгоритмов к новому апликанту.

АИСС БКБ, www.orioncom.ru, tel (495) 783-5510