Что почитать про алгоритмы скоринга: оценку кредитоспособности, например?

Question

[luver]

Хотелось бы что-то более приближенное именно к IT/математике и неважно на нкаком языке.

Буду очень благодарен.

Answer 1

[Алексей Прохоров]

Программируем коллективный разум
Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining

Answer 2

[s0rr0w]

По скорингу нечего читать. Его алгоритмическая суть очень проста. У вас есть некий набор скоринговых таблиц, в которых описываются некие границы значений и баллы, которые им соответствуют. На вход подаются исходные данные, которые оцениваются по таблицам. Сумма полученных баллов может оцениваться по другим таблицам. Результат сводится к простым «давать», «не давать», «требуется больше данных».

Как именно составлять баллы для скоринговых таблиц, зависит от кредитной политики фин-учреждения, статистики по выдачам кредитов, и других факторов.

Какие именно параметры брать — ноу-хау и тщательно оберегаемая банками информация. :)

Answer 3

[Informatik]

Есть два подхода: аналитический (например, можно почитать о модели Дюрана) и информационный (KDD, Data Mining, машинное обучение). Разница в том, что аналитический подход можно использовать, не имея никаких данных, а информационный требует базу данных необходимую для определения параметров модели.