Система прогнозування кредитного ризику на основі поєднання методів навчання з вчителем і без вчителя
Вантажиться...
Дата
2023
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Дипломна робота: 99 ст., 10 табл., 23 рис., 1 додаток, 20 джерел.
Об’єкт дослідження – задача оцінювання кредитного ризику та набір даних
про позики з пірингової платформи.
Предмет дослідження – застосування методів машинного навчання з
вчителем для класифікації даних та їхнє поєднання з методами навчання без
вчителя.
Метою роботи є огляд існуючих методів побудови скорингових моделей та
розробка системи для прогнозування кредитного ризику на основі поєднання
алгоритмів класифікації та навчання без вчителя для покращення якості
прогнозу.
У роботі розглядається вплив застосування методів навчання без вчителя
на етапі пошуку аномальних прикладів в навчальних даних та на етапі
остаточного прогнозування в ансамблі.
Результатом роботи є найкраща побудована модель, яка обрана на основі
порівняння метрик якості та побудована на основі поєднання методів навчання з
вчителем та без вчителя, для вирішення задачі оцінювання кредитного ризику на
піринговій платформі.
Опис
Ключові слова
оцінювання кредитного ризику, пірингові платформи, ансамблі, поєднання навчання з вчителем та без вчителя, стратегія консенсу som, аналіз викидів в даних, credit risk forecating, peer-to peer platform, ensembles, integration of supervised and unsupervised machine learning methods, som consensus model, outlier detection
Бібліографічний опис
Тригуб, А. П. Система прогнозування кредитного ризику на основі поєднання методів навчання з вчителем і без вчителя : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Тригуб Артем Павлович. – Київ, 2023. – 99 с.