文献
J-GLOBAL ID：201902297440474282
整理番号：19A1061495
XGBoostを適用した信用度採点
Application of XGBoost to Credit Scoring
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著者 (4件)：
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資料名：
巻：
2019
号：
ICS-194
ページ：
Vol.2019-ICS-194,No.11,1-8 (WEB ONLY)
発行年：
2019年03月02日
JST資料番号：
U0451A
資料種別：
会議録 (C)
記事区分：
原著論文
発行国：
日本 (JPN)
言語：
英語 (EN)
シソーラス用語：
シソーラス用語/準シソーラス用語
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分類 (1件)：
分類
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人工知能
引用文献 (18件)：
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Baesens, B., Van Gestel, T., Viaene, S., Stepanova, M., Suykens, J. and Vanthienen, J.: Benchmarking state-of-the-art classification algorithms for credit scoring, Journal of the operational research society, Vol. 54, No. 6, pp. 627-635 (2003).
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Bahnsen, A. C., Aouada, D. and Ottersten, B.: Example-dependent cost-sensitive logistic regression for credit scoring, Machine Learning and Applications (ICMLA), 2014 13th International Conference on, IEEE, pp. 263-269 (2014).
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Brown, I. and Mues, C.: An experimental comparison of classification algorithms for imbalanced credit scoring data sets, Expert Systems with Applications, Vol. 39, No. 3, pp. 3446-3453 (2012).
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Chen, T. and Guestrin, C.: Xgboost: A scalable tree boosting system, Proceedings of the 22nd acm sigkdd international conference on knowledge discovery and data mining, ACM, pp. 785-794 (2016).
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Crone, S. F. and Finlay, S.: Instance sampling in credit scoring: An empirical study of sample size and balancing, International Journal of Forecasting, Vol. 28, No. 1, pp. 224-238 (2012).
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