我正在使用逻辑回归构建信用记分卡，类似于此处显示的。但是，当尝试将逻辑回归的系数转换为分数表示（通过使用提供的公式缩放值）时，我得到的数字没有多大意义。

用于计算分数的公式：

Score_i= (βi × WoE_i + α/n) × Factor + Offset/n

• 其中βi是逻辑回归的系数（变量i），

• WoE_i是对应变量的证据权重，

• α是逻辑回归的截距，

• 因子计算为PDO / ln(2),

• 偏移量计算为target_points - (factor * ln(target_odds))

• n是回归中使用的变量数

在我的例子中，PDO = 50，target_odds = 2，target_points = 500，n = 81，截距为 -0.12686514。

这是我的一项功能的示例：

可以看出，随着“收入”变量的增加，WoE 和系数的值都会增加。然而，乐谱不会以这种方式发挥作用。最初我只是假设分数与这两个值成反比，所以我在公式前面添加了一个负号：

Score_i= -(βi × WoE_i + α/n) × Factor + Offset/n

但对于其他一些特征，分数与其他值成正比：

现在添加负号会使此功能的分数没有多大意义。

如何保持缩放一致？我在这里做错了什么？