Accurately Classifying Credit Scoring using Ensemble GradientBoost

Sprache: Englisch

Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing Aug 2018, 2018

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The credit industry has grown very rapidly almost all over the world. Giving credit is regarded as a business activity which generates profits for banks and other financial institutions. However, loans can also be a source of risk of loss. The recent financial crisis has raised the attention of banks and other financial institutions about credit risk. Therefore, the Basel Committee asked all banks and financial institutions to implement a credit scoring system to assist in estimating the level of credit risk. The method for Credit Scoring has been developed to select a better model in predicting credit risk. Data mining methods are superior to the statistical methods of dealing with Credit Scoring issues, especially for nonlinear relationships between variables. By flashing the ensemble method with statistical methods, proven to achieve a higher level of accuracy than the method of data mining. the classification process will be carried out to classify prospective borrowers into two classes: good prospective borrowers and bad prospective borrowers based on the characteristics of prospective borrowers using the GradientBoost ensemble method.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 56 pp. Englisch.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9786139893331

Titel
Accurately Classifying Credit Scoring using Ensemble GradientBoost
Autor
Armin Lawi
Verlag
LAP LAMBERT Academic Publishing Aug 2018
Erscheinungsjahr
2018
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
613989333X
ISBN-13
9786139893331
Artikelgewicht
102 Gramm
Abmessungen
220x150x4 mm

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