代码详解：准确率惊人！用Credit R创建信用风险评分模型(24)
master_scale$DR <- master_scale$Bad.Count/master_scale$Total.Observations
Binomial.test(master_scale\"Total.Observations\"\"PD\"\"DR\"0.90\"one\")
输出：
为了确保连续性 ， 需要对建模和模型验证进行管理 。 当正确管理R环境时 ， 机构可以轻松提供这种可管理的建模和验证环境 。
相关机构正在使用开放源代码环境（如R或具有大数据技术的Python）设计更高效的业务流程 。 从这个方面来看 ， Credit R为建模和验证方法的应用带来了组织上的便利 。
结束语
Credit R软件包为用户提供了许多执行传统信用风险评分的方法 ， 以及一些用于测试模型有效性的方法 ， 这些方法也可应用于ML算法 。 此外 ， 由于该软件包在传统方法的应用中提供了自动化功能 ， 因此可以降低传统过程的操作成本 。
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