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目前商业银行面临的个人信用风险问题极其复杂,如何对个人信用风险进行管理非常重要。个人信用风险建模是其中很关键的一步。利用某商业银行信用卡数据,构建信用评分模型,预测客户的违约概率。通过采用ROSE(random over sampling examples)方法处理类别不均衡的问题,利用Group-Lasso(AUC准则)方法进行变量选择,构建基于Logistic回归的信用评分模型。实证结果表明,该方法对样本数据进行类别不均衡处理的结果比其他模型在判别能力和预测能力上更为有效。采用该方法所构建的模型能够作