|
|
Neural networks and tree-based credit scoring models
Turlík, Tomáš ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Fanta, Nicolas (oponent)
Jednou z najzákladnejších úloh kreditného skóringu je klasifikácia poten- cionálnych klientov žiadajúcich o úver na "dobrých" alebo "zlých", na zák- lade pravdedepobnosti, že by neboli schopní splácať úver v prípade, že by im bol odsúhlasený. V tejto práci porovnávame často použivanú logistickú regresiu, neuronové siete a ensemble modely založené na stromových metó- dach. Pri konštrukcii neuronových sietí používame nové metódy a poznatky z oblasti hlbokého učenia, zaťiaľčo v prípade stromov používame populárne ensemble algoritmy bagging, boosting a náhodné lesy. Modely porovnávame na základe ROC AUC miery, ktorá by mala poskytnúť väčšiu informačnú hodnotu ako len samotná presnosť. Výsledky naznačujú malý alebo takmer žiadny rozdiel medzi modelmi. V najlepšom prípade, dosahujú neuronové siete, boosted ensemble modely a zložené ensemble modely len približne o 1% − 2% väčšiu ROC AUC hodnotu ako logistická regresia. Klíčová slova kreditní skóring, neuronové sítě, rozhodovací strom, bagging, boosting, náhodný les, ensemble, ROC křivka
|
host ::
RSS.