Застосування методів машинного навчання для кредитного скорінгу у випадку короткострокових позик

Троян, Н. А.

Публікація:
Застосування методів машинного навчання для кредитного скорінгу у випадку короткострокових позик

dc.contributor.author	Троян, Н. А.
dc.date.accessioned	2023-06-13T22:49:18Z
dc.date.available	2023-06-13T22:49:18Z
dc.date.issued	2023
dc.description.abstract	The goal of the study is to determine a client's default risk level in the short term. This indicator, in turn, determines what kinds of loans the client can get. In this work, two machine learning methods, logistic regression and random forest, were used to process credit-based data and determine a client's default risk level in the short term. Logistic regression and random forest methods were chosen due to their effectiveness in handling large datasets and identifying relevant variables. The results obtained from the research can be used in banks and financial companies to improve the decision-making process and the efficiency of lending.
dc.identifier.citation	Троян Н. А. Застосування методів машинного навчання для кредитного скорінгу у випадку короткострокових позик / Н. А. Троян // Радіоелектроніка та молодь у XXI столітті : тези доповідей 27-го Міжнародного молодіжного форуму, 10–12 травня 2023 р. – Харків : ХНУРЕ, 2023. – Т. 7. – С. 207–208.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/23420
dc.language.iso	uk
dc.publisher	ХНУРЕ
dc.subject	машинне навчання
dc.subject	кредитний скорінг
dc.subject	короткострокова позика
dc.title	Застосування методів машинного навчання для кредитного скорінгу у випадку короткострокових позик
dc.type	Thesis
dspace.entity.type	Publication