An einem simulierten Datenbestand werde ich die wichtigsten Techniken zur Erstellung eines Scoringmodells vorstellen. Zunächst betrachten wir die klassische Methode mithilfe der logistischen Regression. Sie kommt auch heute noch in vielen Unternehmen zum Einsatz, wenn die Datenbasis ein Lernen aus Daten verhindert. Dann gehen wir über zum maschinellen Lernen. Hier betrachten wir Entscheidungsbäume. Lange Zeit waren sie die beste Alternative zur logistischen Regression. Sie lernen die unterschiedlichen Varianten von Entscheidungsbäumen kennen. Der Vorteil ist hier, dass Sie die Entscheidungsfindung grafisch nachvollziehen können. Entscheidungsbäume werden zunehmend durch Deep Learning ersetzt - mit beeindruckenden Ergebnissen. Abschließend beurteilen wir die drei Lösungen.