量化風控學習：原來評分卡模型的概率是這麼校準的！

在建立評分卡模型的時候，往往建模樣本的好壞比和實際情況是不一致的，這是因爲： 產品本身壞樣本較少，爲了提高評分模型的敏感程度，會對壞樣本進行過抽樣或者好樣本進行欠抽樣； 如果是乙方公司，好壞樣本的來源可能不同，或者甲方爸爸並沒有全量反饋樣本表現，那麼自然樣本中的好壞比無法反映真實的情況。 然而，用一個好壞比失真的樣本建立好評分卡模型後，如果想要計算每個分數段的壞樣本率，得出來的結果是會大於真實情況

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