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J-GLOBAL ID：202102253514259247   整理番号：21A2869564

信用スコアリングアンサンブルにおけるベース分類器の挙動の調査【JST・京大機械翻訳】

Exploring the behaviour of base classifiers in credit scoring ensembles

著者 (3件)： Marques A.I. (Department of Business Administration and Marketing, Universitat Jaume I, Av. Sos Baynat s/n, 12071 Castello de la Plana, Spain) ,  Garcia V. (Department of Computer Languages and Systems, Universitat Jaume I, Av. Sos Baynat s/n, 12071 Castello de la Plana, Spain) ,  Sanchez J.S. (Department of Computer Languages and Systems, Universitat Jaume I, Av. Sos Baynat s/n, 12071 Castello de la Plana, Spain)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 39  号： 11  ページ： 10244-10250  発行年： 2012年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  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： 統計的モデルから人工知能法までの信用リスク評価のために多くの技術が提案されてきた。ここ数年,分類器アンサンブルに対する異なるアプローチが信用スコアリング問題に適用され,単一予測モデルよりも正確であることを示した。しかし,最高の性能を達成するためには,どのベース分類器を各アンサンブルで採用すべきかはまだ疑問である。したがって,本論文は,5つの異なるアンサンブル方法のメンバーとして使用するとき,7つの個々の予測技術の性能を評価する。本研究の究極の目的は,信用スコアリングの文脈における各アンサンブルアプローチに対する適切な分類器を提案することである。実験結果と統計的テストは,C4.5ディシジョンツリーが,ほとんどのアンサンブル法のための最良の解を構成して,次に,多層パーセプトロンニューラルネットワークとロジスティック回帰によって,最も近い近傍とナイーブBayes分類装置が最悪であるように見えることを示した。Copyright 2021 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 ,  分類装置 ,  人工知能 ,  *ディシジョンツリー ,  予測モデル
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  *スコア化 ,  アンサンブル法 ,  多層パーセプトロンニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 金融 ,  信用スコアリング ,  分類器アンサンブル

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 信用 ,  スコアリング ,  アンサンブル ,  分類器 ,  挙動 ,  調査