2.3.7　模型應用

由于邏輯回歸輸出的是[0，1]區間內的概率，不利于業務人員直接使用，因而我們還需要做分數映射，得到最終的評分卡模型。傳統的評分卡模型遵從如下映射公式：

其中Score代表模型最終輸出的分數，Odds代表該分數對應的好壞比，A和B是需要確定的參數。

通常我們希望評分卡模型分數每隔一個固定值則對應的好壞比可以加倍，由此得到下式：

其中PDO（Point Double Odds）代表分數間隔的固定值。求解上式可得：

這里Score和PDO均可以根據業務人員的要求來調整。

對于映射后評分卡模型的使用，業務人員通常會考慮逾期率和核準率兩方面，在逾期率滿足條件的情況下，確定評分卡模型的閾值，使得核準率最優。在捷信客戶評分卡模型案例中，令Score=600，Odds=10，PDO=20，代入公式（2-18）和公式（219）中求得A和B，進而將A和B代入公式（2-16）計算得到每個客戶的信用評分。以每20分作為區間長度，觀察測試集上每個區間內的逾期率和核準率，如表2-10所示。

表2-10　捷信客戶評分卡模型分數分布

（續）