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J-GLOBAL ID：201802237342233936   整理番号：18A1358206

不均衡データセットにおける倒産予測の調査【JST・京大機械翻訳】

An investigation of bankruptcy prediction in imbalanced datasets

著者 (3件)： Veganzones David (Universite de Lille, IAE Lille, Laboratoire Rime Lab. EA7396, 104 Avenue de Peuple Belge, 59000, Lille, France) ,  Veganzones David (Universite de Paris Nanterre, IUT de Ville d’Avray, 200 Avenue de la Republique, 92001, Nanterre, France) ,  Severin Eric (Universite de Lille, IAE Lille, Laboratoire Rime Lab. EA7396, 104 Avenue de Peuple Belge, 59000, Lille, France)
資料名： Decision Support Systems  (Decision Support Systems)
巻： 112  ページ： 111-124  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0487C  ISSN： 0167-9236  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 不均衡なデータセットにおける以前の研究により,データ不均衡問題による予測の損失またはこの問題を扱うための処理方法のいずれかを解析した。本論文は,不均衡の程度,性能の損失,および処理方法の組合せ研究を提示する。それは,不均衡なクラス分布が,bankrup予測法の性能を危険にし,処理方法の回復能力を同定することを決定する。結果は,少数クラスが20%を占める不均衡分布が,予測性能を著しく妨害することを示した。さらに,サポートベクトルマシン法は,不平衡分布に対する他の予測法よりも感度が低く,サンプリング法は性能損失の満足できる部分を回復できる。従って,本研究は,企業の失敗の分野におけるデータ不均衡問題のより良い理解を提供し,不均衡なデータセットにおけるbankrup予測法を設計するための方法論的指針として役立つ。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  非平衡状態 ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： *不均衡 ,  予測性能 ,  倒産予測 ,  不均衡データセット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 倒産予測 ,  不均衡なデータセット ,  金融

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 不均衡データセット ,  倒産予測 ,  調査