Application of AI in Credit Scoring Modeling
Scopul acestui studiu este de a investiga capacitatea metodelor AI de a detecta și de a prezice cu exactitate riscurile de credit pe baza caracteristicilor debitorilor cu amănuntul.
Comparația dintre regresia logistică, arborele decizional și pădurea aleatorie a arătat că metodele de învățare automată sunt capabile să prezică creditele neperformante ale persoanelor mai precis decât modelul logit. În plus, s-a demonstrat că modelele random forest și arborele decizional au fost mai sensibile în detectarea debitorilor neperformanți.
© Book1 Group - toate drepturile rezervate.
Conținutul acestui site nu poate fi copiat sau utilizat, nici parțial, nici integral, fără permisiunea scrisă a proprietarului.
Ultima modificare: 2024.11.08 07:02 (GMT)