CN202010414727.X，一种基于集成学习的申请评分卡模型建立方法，本发明公开了一种基于集成学习的申请评分卡模型建立方法，通过对不同来源的数据进行数据预处理、特征工程、构筑深度神经网络的子模型来预测各个数据源给出的违约概率，再通过逻辑回归模型对各个深度神经网络子模型进行融合，得出整体的违约概率再转化为信用评分。本发明相较传统的基于单一的DNN或者逻辑回归的申请评分卡模型，兼顾了稳定性、准确度和可解释性，整体性能有了较大提升。