违约概率模型的转化为分数是为了将违约风险量化并评估借款人的信用水平。以下是一种常用的方法：

1. 数据准备：收集与借款人相关的各种数据，包括但不限于个人信息、财务状况、就业情况、信用历史等。确保这些数据不包含政治、seqing、db和暴力等内容。

2. 特征选择：根据相关性和预测能力，从收集到的数据中选择与违约概率相关的特征。这可能包括年龄、收入、负债比率、还款历史等。

3. 数据预处理：对选定的特征进行数据清洗、缺失值处理、异常值处理等预处理步骤，以确保数据的质量和准确性。

4. 模型选择和训练：根据数据的特点和需求，选择适合的违约概率模型，如逻辑回归、决策树、支持向量机等。使用已经标记好的训练数据对模型进行训练。

5. 模型评估：使用验证数据集对训练好的模型进行评估，使用一些评估指标如准确率、精确率、召回率等来评估模型的性能。

6. 分数计算：根据模型的结果，将违约概率转化为分数。这一过程可以使用不同的方法，如基于模型的等分法、基于百分等级法等。确保分数的计算公式中不包含政治、seqing、db和暴力等内容。

7. 模型应用：将计算得到的分数应用于实际借贷决策中，将借款人按照分数进行分类，例如将借款人分为低风险、中风险和高风险等级，以便决策者更好地评估和管理借款风险。

需要注意的是，在整个过程中，要确保数据的隐私性和保密性，以及遵守相关法律法规和道德规范。