Алгоритм на основе логистической регрессии

В методе логистической регрессии сегментация прецедентов осуществляется на основе разбиения факторного пространства n-мерной сеткой, где n — количество значимых факторов.

В качестве исходного предположения принимается, что каждая ячейка сетки (n-мерный прямоугольник) объединяет прецеденты из обучающей выборки, характеризующиеся одинаковой вероятностью исхода.

Координаты узлов этой сетки рассчитываются на основании статистических критериев, исходя из принципа максимальности различия между вероятностями исходов кредитных сделок для смежных сегментов прецедентов.

Соотношение положительных и отрицательных прецедентов в каждом сегменте используется для расчета скоринг-баллов в скоринговой карте, а координаты узлов сетки в факторном пространстве как раз и задают интервалы значений признаков в скоринговой карте.

Логистическая регрессия является, таким образом, адекватным математическим инструментом для расчета скоринговых карт.

Сегментация прецедентов по методу логистической регрессии:

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