一种基于最大分离度的信用评分方法

本发明公开了一种基于最大分离度的信用评分方法，包括：步骤S1：使用个人信贷特征与违约标签建立模型开发数据集，用于模型开发与验证；步骤S2：数据集划分为训练集和测试集；步骤S3：缺失率分析及变量填充；步骤S4：同值率分析；步骤S5：变量分箱、计算WOE值；步骤S6：数据集WOE值转换、one hot编码；步骤S7：构建最大分离度模型，包括目标函数和约束条件；步骤S8：评分尺度变换；步骤S9：模型验证结果以及效果的横向对比。最大分离度模型易于理解和解释，无需满足多重共线性、拟合显著性等硬性要求；参数较少，无需花费较多精力调参，便可得到精度较为理想的结果。