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J-GLOBAL ID：201902275816112671   整理番号：19A0033863

改善された銀行クレジットスコアモデル:ナイーブBayesアプローチ【JST・京大機械翻訳】

An Improved Bank Credit Scoring Model: A Naieve Bayesian Approach

著者 (5件)： Okesola Olatunji J. ,  Okokpujie Kennedy O. ,  Adewale Adeyinka A. ,  John Samuel N. ,  Omoruyi Osemwegie
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CSCI  ページ： 228-233  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： クレジット採点は,顧客から信用要求をgrまたは拒否するために,組織によって使用される決定ツールである。一連の人工知能および伝統的アプローチを用いて,信用評価モデルおよび信用リスク評価を構築した。データマイニングにおけるトップ10のアルゴリズムの間にランク付けされているにもかかわらず,Nive Bayesアルゴリズムは,クレジットスコアカードの構築において広く使用されていない。入力変数として人口統計学的および材料指標を用いて,本論文では,バンキング部門における信用評価モデルを構築するためのBayes分類器の能力を調査した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 人工知能 ,  等級づけ ,  データマイニング ,  *銀行 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： Bayes分類器 ,  人口統計学 ,  信用リスク評価 ,  信用評価 ,  採点 ,  *スコア , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (1件)： 銀行