首先，通过该案例我们掌握了如何建立信用评分模型，当然此处使用的分类预测算法并不局限于神经网络算法，只要是适用于目标变量为字符型的分类预测算法都可以（如决策树、支持向量机、贝叶斯网络、KNN、Logistic回归等）。 其次，从该案例中我们还可以体会到有模型预测的概率比预测结果更重要，在该案例中我们基于违约概率和不违约概率分别得到了信用得分和风险得分的计算方法。
