過去の融資決定と債務不履行にラベルを付けました。申請者の債務不履行リスクを予測するモデルを構築する必要があります。何をすべきですか？

過去の融資決定と債務不履行のラベル付けされたデータがあるため、これは教師あり学習の問題です。線形回帰は、連続値である信用不履行リスクスコアを予測するための適切なアルゴリズムです。 追加データの収集は常に良いことですが、モデル構築の最初のステップではありません。データからバイアスを取り除くことは重要ですが、融資を拒否された申請書を収集することは、モデルの予測能力を直接向上させるものではありません。ソーシャルプロフィールとの照合は、プライバシーの問題を引き起こす可能性があり、また、必ずしもモデルの精度を向上させるとは限りません。