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金融与信モデル（5）——スコアの計算
金融与信モデル入門シリーズ
- スコアカードの由来
- 証拠の重さと情報価値（WOE and IV）
- グルーピングの方法（Grouping Method）
- 信頼できるAIの要素——PSI（Population Stability Index）
- スコアの計算
- 実例：モデルの構築
ソースコード：GitHub Repository
スコアカードの仕組み
モデルが出力する確率値をどのようにスコアに変換するのか、また各特徴量のスコアがどのように導出されるのかについて、詳しく説明します。
スコア算出の方法論
ロジスティック回帰の基礎
- シグモイド関数による確率変換
- 0-1の範囲への出力の制限
- 線形回帰に基づく予測値の算出
数式の変換
- シグモイド関数の数学的変換
- デフォルト確率（p）の定義
- デフォルト率比（odds）の導入
- 特徴量としてWOE（Weight of Evidence）の使用
スコアのスケーリング
主要パラメータ
- スコアカードの基本式
- ロジスティック回帰係数（β）
- スケーリング定数（A, B）
変換プロセス
- 特定のデフォルト確率に対応するスコアの設定
- 基準odds（θ0）に対するスコア（P0）の設定
- odds比が2倍になった場合のスコア差（PDO）の定義
↓
具体例：
odds = 1/60、目標スコア = 600、PDO = 20の場合
結果：A = 481.86、B = 28.85となり、以下の式が得られます：
実装例
設定条件：odds = 1/60、基準スコア = 600、PDO = 20
最終的なスコアカード：
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