Оцінювання платоспроможності методами машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2020
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 78 с., 24 табл., 36 рис., 1 дод., 31 джерел.
Метою цього дослідження є вдосконалення існуючої методології
оцінювання платоспроможності фізичних осіб, проведення моделювання
методами машинного навчання, збір результатів та порівняння основних
характеристик різних систем машинного навчання.
Об’єктом дослідження є платоспроможність фізичних осіб та моделі
машинного навчання.
Предметом дослідження виступає база даних транзакцій по кредитам
фізичних осіб та моделі машинного навчання для оцінки кредитної
платоспроможності клієнтів.
В роботі описано загальні методи для оцінки кредитної
платоспроможності, які використовують різні фінансові установи. Також
наведено методи машинного навчання, які було застосовано для проведення
моделювання, загальні принципи роботи з даними, метрики для коректного
аналізу результатів роботи моделей.
Наукова новизна полягає у автоматизації прийняття кредитних рішень
за допомогою різних методів машинного навчання та порівняння результатів
для виявлення найбільш придатних моделей для розв’язання поставленої
задачі.
Опис
Ключові слова
машинне навчання, випадковий ліс, логістична регресія, оцінка платоспроможності, метод опорних векторів, machine learning, random forest, logistic regression, solvency forecast, support vector machine
Бібліографічний опис
Скидан, Б. О. Оцінювання платоспроможності методами машинного навчання : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Скидан Богдан Олегович. – Київ, 2020. – 82 с.