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逻辑回归（Logistic回归）是最常用的建立评分卡的方法 。逻辑回归强大的理论优势在于它直接给出了可加的对数比率分数 。该分数是属性值的加权线性组合 。因为它有1.5节中描述的对数比率分数的性质 ， 所以除非想要这些分数有一个合适的锚点或者1.6节中讨论的尺度性质 ， 我们不必去校正逻辑回归的分数 。
逻辑回归又称logil模型 ， 是现实中最流行的一种统计方法 ， 属于广义线性回归 。当因变量是分类变量而不是连续变量时 ， 线性回归不适用 。逻辑回归特别擅长处理二分类结果 ， 比如“是”与“否” ， 或者信用风险中“违约”与“不违约”这种0-1变量 。它能进行多变量分析 ， 在社会学、生物学、心理学、经济学等统计实证分析中应用十分广泛 。逻辑回归成为信用模型中的经典 ， 以其准确性高 ， 假设条件少 ， 结果稳定的特点 ， 至今仍受到业界机构青睐 。它在本领域的重要性再怎么强调也不为过 。
【评分卡模型解析之方法论与应用策略】举例说明

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