У вас есть размеченные исторические данные о решениях по кредитам и дефолтах, и вам необходимо построить модель для прогнозирования риска дефолта заемщика. Что следует предпринять?

Правильный ответ — обучить линейную регрессию для прогнозирования оценки риска кредитного дефолта. Линейная регрессия является подходящим методом для прогнозирования числовых значений, таких как оценка риска дефолта, на основе размеченных исторических данных. Увеличение размера набора данных может быть полезным, но не является первоочередным шагом без предварительной оценки текущей модели. Устранение предвзятости и сбор данных по отказанным заявкам важны для построения справедливой и полной модели, но это скорее этапы подготовки данных, а не сам метод моделирования. Сопоставление с социальными профилями для feature engineering может быть полезным, но это лишь один из способов создания признаков, а не основной метод прогнозирования.