Ансамбль моделей для прогнозування повернення кредитів на основі інформації про поведінку користувача на сайті
Вантажиться...
Дата
2019
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 88 с., 22 рис., 8 табл., 2 додатки, 16 джерел.
Фінансова сфера завжди була одним з основних споживачів
інформаційних технологій, зокрема, систем побудови прогнозів. Досить поширеними на сьогодні є різноманітні методи передбачення для фільтрації проблемних клієнтів. Зазвичай для такого аналізу використовується приватна інформація про користувача. Перевагою даної роботи є те, що в якості вхідних даних використовується інформація про поведінку користувача на сайті, що не є приватною. Проте, дані такого типу мають недолік - вони є недостатньо репрезинтативними для застосування в класичних моделях, тому в цій роботі використано методи ансамблювання слабких моделей з метою одержання сильної на їх основі.
Об’єкт дослідження – платоспроможність позичальника.
Предмет долідження – ансамбль моделей для прогнозування дефолту
позичальника.
Методи дослідження – техніки ансамблювання беггінг, бустинг,
бутстрапінг, стекінг.
Опис
Ключові слова
ансамбль моделей, бустинг, рендом форест, глибинне навчання, model ensemble, boosting, random forest, deep education
Бібліографічний опис
Міщук, А. Р. Ансамбль моделей для прогнозування повернення кредитів на основі інформації про поведінку користувача на сайті : дипломна робота … бакалавра : 6.050101 Комп'ютерні науки / Міщук Андрій Романович. – Київ, 2019. – 88 с.