|
|
Comparison of machine learning methods for credit risk analysis
Bušo, Bohumír ; Kolman, Marek (vedoucí práce) ; Vacek, Vladislav (oponent)
Strojové učení je v poslední době stále častěji zmiňované spolu s oblastí,, Big Data ''. Jedná se o oblast, kde je k dispozici velké množství dat, z nichž je třeba získat užitečné informace. Jelikož v této době generujeme stále více a více dat, ať už pomocí mobilních zařízení platebních karet a pod., je otázka zpracování vysoce aktuální. V této práci je popsaných šest různých metod, které slouží k tomuto účelu. Jsou to logistická regrese, mělké a hluboké neuronové sítě, bagging, boosting a stacking. Poslední tři zmíněné patří do kategorie zvané skupinové učení. Metody jsou dále aplikovány na reálná data z prostředí úvěrových institucí, kde mohou pomoci ke klasifikaci potenciálních klientů při žádosti o úvěr. V závěru jsou výsledky získané pro jednotlivé metody porovnány a v krátkosti i interpretovány.
|
host ::
RSS.