銀行顧客の可解性の予測への人工知能から導かれる技術の応用:カート型ディシジョンツリー(dt)の適用事例【JST・京大機械翻訳】

Amzile Karim; Amzile Rajaa

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200547936292 整理番号：22P0309651

銀行顧客の可解性の予測への人工知能から導かれる技術の応用:カート型ディシジョンツリー(dt)の適用事例【JST・京大機械翻訳】

The application of techniques derived from artificial intelligence to the prediction of the solvency of bank customers: case of the application of the cart type decision tree (dt)

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (2件)： ,
資料名：
発行年： 2022年03月24日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月24日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

本研究では,銀行顧客の可解性の予測に人工知能技術から得たCART型決定木(DT-CART)法を適用し,これに対し,銀行顧客の歴史的データを使用した。しかしながら,著者らは,データマイニング技術のプロセスを採用して,この目的のために,著者らは,データを処理するデータ前処理によって始め,そして,著者らは,空塔を有する列と同様に,異常値または欠測値を有するすべての列を削除し,次に,変数を,説明(従属または目標)に固定し,そして,著者らは,変数を,相関行列と同様に,説明し,そして,著者らは,相関行列と同様に,一変量解析を用いて有意でないすべての説明(独立)変数を固定し,次に,著者らは,SPSSツールを用いて,著者らのCART決定木法を適用した。著者らのモデル(AD-CART)構築のプロセスを完了後,著者らは,著者らのモデルの性能を評価し,試験するプロセスを開始し,それにより,著者らは,著者らのモデルの精度および精度が71%であり,それにより,著者らは,誤差比率を計算し,そして,著者らは,誤差率が,29%と等しく,著者らは,著者らの銀行顧客の可解性の予測において,精度,予測可能性および非常に正確に,著者らのモデルが,かなり良いレベルにおいて,著者らのモデルが,かなり良好なレベルで,著者らのモデルを,著者らは,本【JST・京大機械翻訳】

, , , , , ,
, , , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , パターン認識

, , , , , , , , ,

前のページに戻る