Bohdan popovych (17 risultati)
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Application of AI in Credit Scoring Modeling | Bohdan Popovych | Taschenbuch | xv | Englisch | 2022 | Springer Gabler | EAN 9783658401795 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Gabler in Springer Science + Business Media, Tiergartenstr. 15-17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springe…r[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The scope of this study is to investigate the capability of AI methods to accurately detect and predict credit risks based on retail borrowers' features. The comparison of logistic regression, decision tree, and random forest showed that machine l…earning methods are able to predict credit defaults of individuals more accurately than the logit model. Furthermore, it was demonstrated how random forest and decision tree models were more sensitive in detecting default borrowers.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The scope of this study is to investigate the capability of AI methods to accurately detect and predict credit risks based on retail borrowers' features. The comparison of logistic regression, decision tree, and random forest showe…d that machine learning methods are able to predict credit defaults of individuals more accurately than the logit model. Furthermore, it was demonstrated how random forest and decision tree models were more sensitive in detecting default borrowers. 100 pp. Englisch.
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Editore: Springer, Berlin|Springer Fachmedien Wiesbaden|Springer Gabler, 2023
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Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. The scope of this study is to investigate the capability of AI methods to accurately detect and predict credit risks based on retail borrowers features. The comparison of logistic regression, decision tree, and rando…m forest showed that machine learning me.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The scope of this study is to investigate the capability of AI methods to accurately detect and predict credit risks based on retail borrowers' features. The comparison of logistic regression, decision tree, and random forest showed th…at machine learning methods are able to predict credit defaults of individuals more accurately than the logit model. Furthermore, it was demonstrated how random forest and decision tree models were more sensitive in detecting default borrowers.Springer-Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 100 pp. Englisch.
