评分卡模型中变量基准分是怎么计算的？

请问，在评分卡模型中，变量的基准分是怎么计算的？

在评分卡模型中，变量的基准分是根据其对预测结果的影响程度来计算的。一般而言，基准分是通过对历史数据进行统计和建模得到的。以下是一个常见的计算基准分的方法：

收集历史数据集：收集包含已知结果（好坏客户）和各个变量取值的历史数据。

数据预处理：对数据进行清洗、缺失值处理和异常值处理等预处理步骤。

变量筛选：通过相关性分析、特征重要性评估或经验判断等方法，选择对目标变量有显著影响的变量。

建立逻辑回归模型：使用筛选后的变量构建逻辑回归模型，将目标变量（如违约与否）作为因变量，其他变量作为自变量。

估计回归系数：利用最大似然估计或正则化方法估计出各个变量的回归系数。

计算基准分：基准分可以通过将逻辑回归模型的系数乘以相应变量的平均值，并加上一个常数截距项来计算。具体公式如下：

基准分 = A - B × ln（平均分数）

其中，A 是常数，B 是常数（通常为 20），平均分数是指各个变量在历史数据集中的平均取值。

基准分的目的是将模型的预测结果映射到一个易于理解和操作的分数范围，可以用来评估个体的信用风险或潜在违约风险。