在提高信用评分模型的准确性和稳定性方面，可以采取以下几个方法：
数据质量保障：确保数据的完整性、准确性和一致性，避免数据中的错误和缺失对模型性能的影响。可以通过数据清洗、去重、填充缺失值等方式来提高数据质量。
特征工程优化：通过挖掘更多有效的特征，对原始数据进行变换、组合和筛选，提高模型对数据的表达能力。可以采用特征选择、特征转换、特征交叉等技术来优化特征工程。
模型选择与调参：选择合适的模型算法，并对模型进行调参优化，找到最佳的超参数组合，提高模型的性能。可以尝试不同的模型算法，如逻辑回归、决策树、随机森林等，并使用交叉验证等技术进行模型评估和调参。
样本平衡处理：对不均衡的样本进行处理，避免因样本分布不均导致模型预测偏倚。可以采用过采样、欠采样、SMOTE等方法来平衡样本。
鲁棒性验证：在模型训练和评估过程中，进行鲁棒性验证，检验模型在不同数据集上的表现，评估模型的泛化能力和稳定性。可以使用交叉验证、留出法、Bootstrap等技术进行鲁棒性验证。
模型监控与更新：建立模型监控机制，及时发现模型性能下降或失效的情况，进行模型更新和重新训练，保持模型的准确性和稳定性。可以建立模型监控指标，定期评估模型性能，并根据监控结果进行模型更新。
通过以上方法的综合应用，可以有效提高信用评分模型的准确性和稳定性，更好地为风险管理和决策提供支持。