Застосування методів машинного навчання для оцінювання кредитних ризиків - Коновалов, В. С. (My University, 2020)
У роботі проведено системний аналіз задачі бінарної класифікації клієн-тів банку, які бажають отримати кредит, з метою максимізації відсотку клієнтів, що повернуть займані кошти банку, та виключення ймовірності того, що клієнт є шахраєм. Розв’язано задачу бінарної класифікації клієнтів за допомогою ней-ронної мережі. Із використанням тестової вибірки клієнтів були налаштовані вагові коефіцієнти для нейронної мережі. Були застосовані методи зниження розмірності для вибірок із значним обсягом даних. Також було розроблено про-грамний продукт, який дозволяє розрахувати ймовірність успішного прогнозу-вання, заснованого на даних клієнта. За допомогою розробленого програмного продукту проведено ряд обчислювальних експериментів та виконано аналіз отриманих результатів.
Keywords: логістична регрессія; зменшення розмірності; roc-криві; вагові коефіцієнти; бінарна класифікація; метод головних компонент; кредитний скорінг; fraud-скорінг