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评分模型（信用评分模型）
发布时间：2023-04-22 00:35:51
稿源：
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于评分模型的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、《信用评分模型技术与应用》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源
《信用评分模型技术与应用》（陈建）电子书网盘下载免费在线阅读
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书名：信用评分模型技术与应用
作者：陈建
豆瓣评分：6.5
出版社：中国财政经济出版社
出版年份：2005-11
页数：285
内容简介：
《信用评分模型技术与应用》理论联系实际，深入浅出地阐述了信用评分模型的概念、种类、优越性及其在各种金融管理活动中的重要应用，对信用评分模型的数据基础、数据挖掘的技术方法、信用评分模型的发展流程等进行了系统的分绍，对于一些在管理实践中广泛运用的模型如信用局评分模型(风险、收益、破产等)、市场营销评分模型(市场反应、转账倾向等)、申请风险评分模型、行为评分模型(欺诈性申请、欺诈性交易)等模型的开发技术和应用策略进行了具体的阐述，并对信用评分模型的实施、管理、跟踪、检验等最佳操作经验进行了翔实的论述。
二、阿塔曼 Z评分模型公式到底是哪个
阿塔曼 Z评分模型公式到底是哪个
这两个公式是相等的，只不过权重的表达形式不同，前者用的是小数，后者用的是百分比，第五个比率是用倍数来表示的，其相关系数不变。
三、关于机器学习应用不得不思考哪些问题？
机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。
让我们具体看一个例子。
图4房价的例子
拿国民话题的房子来说。现在我手里有一栋房子需要售卖，我应该给它标上多大的价格？房子的面积是100平方米，价格是100万，120万，还是140万？
很显然，我希望获得房价与面积的某种规律。那么我该如何获得这个规律？用报纸上的房价平均数据么？还是参考别人面积相似的？无论哪种，似乎都并不是太靠谱。
我现在希望获得一个合理的，并且能够最大程度的反映面积与房价关系的规律。于是我调查了周边与我房型类似的一些房子，获得一组数据。这组数据中包含了大大小小房子的面积与价格，如果我能从这组数据中找出面积与价格的规律，那么我就可以得出房子的价格。
对规律的寻找很简单，拟合出一条直线，让它“穿过”所有的点，并且与各个点的距离尽可能的小。
通过这条直线，我获得了一个能够最佳反映房价与面积规律的规律。这条直线同时也是一个下式所表明的函数：房价=面积*a+b
上述中的a、b都是直线的参数。获得这些参数以后，我就可以计算出房子的价格。
假设a=0.75,b=50，则房价=100*0.75+50=125万。这个结果与我前面所列的100万，120万，140万都不一样。由于这条直线综合考虑了大部分的情况，因此从“统计”意义上来说，这是一个最合理的预测。
在求解过程中透露出了两个信息：
1.房价模型是根据拟合的函数类型决定的。如果是直线，那么拟合出的就是直线方程。如果是其他类型的线，例如抛物线，那么拟合出的就是抛物线方程。机器学习有众多算法，一些强力算法可以拟合出复杂的非线性模型，用来反映一些不是直线所能表达的情况。
2.如果我的数据越多，我的模型就越能够考虑到越多的情况，由此对于新情况的预测效果可能就越好。这是机器学习界“数据为王”思想的一个体现。一般来说(不是绝对)，数据越多，最后机器学习生成的模型预测的效果越好。
通过我拟合直线的过程，我们可以对机器学习过程做一个完整的回顾。首先，我们需要在计算机中存储历史的数据。接着，我们将这些数据通过机器学习算法进行处理，这个过程在机器学习中叫做“训练”，处理的结果可以被我们用来对新的数据进行预测，这个结果一般称之为“模型”。对新数据的预测过程在机器学习中叫做“预测”。“训练”与“预测”是机器学习的两个过程，“模型”则是过程的中间输出结果，“训练”产生“模型”，“模型”指导“预测”。
四、移动信用分多久更新一次
移动信用分每个月更新一次，其实很多人对于这些积分都是比较关注的，因为大家可以使用这些积分是充话费或者是购买一些东西。
中国移动通信集团有限公司（英文名称：China Mobile Communications Group Co.,Ltd，简称“中国移动”、“CMCC”或“中国移动通信”、“中移动”）是按照国家电信体制改革的总体部署，于2000年4月20日成立的中央企业。2017年12月，中国移动通信集团公司进行公司制改制，企业类型由全民所有制企业变更为国有独资公司，并更名为中国移动通信集团有限公司。
个人综合信用评分，是指通过使用科学严谨的分析方法，综合考察影响个人及其家庭的内在和外在的主客观环境，并对其履行各种经济承诺的能力进行全面的判断和评估。
评分模型选用了与个人信用相关的四十多个变量，概括起来可分为个人基本信息、银行信用信息、个人缴费信息、个人资本状况四类变量，其中，银行信用信息所占权重最大，接近50%，其余三类变量所占权重大致相当。
目前征信系统数据库中有银行信用记录的客户仅占总体人群的25%，由于银行信用信息是影响个人信用状况最重要的变量，对于没有银行信用记录的客户，模型选取了其他与银行信用相关的变量予以替代。今后随着数据的逐渐完善，我们会将更多的变量加入模型，不断提高模型的准确性、精确度和普适性。
以上就是关于评分模型相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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