Evaluating Consumer Loans Using Machine Learning Techniques
Evaluating Consumer Loans Using Machine Learning Techniques
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使用机器学习技术评估消费者贷款
DOI：
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
R. Malhotra
中科院分区：
文献类型：
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作者：
D. Malhotra;Kunal Malhotra;R. Malhotra
传统上，信贷人员使用不同的信用评分模型来补充判断方法，以分类消费者贷款申请。本研究探讨使用决策树，AdaBoost和支持向量机（SVM）来识别潜在的不良贷款。我们的研究结果表明，AdaBoost确实提供了一个简单的决策树以及SVM模型在预测良好的信用客户和不良信用客户的改进。为了交叉验证我们的结果，我们使用k倍分类方法。
Traditionally, loan officers use different credit scoring models to complement judgmental methods to classify consumer loan applications. This study explores the use of decision trees, AdaBoost, and support vector machines (SVMs) to identify potential bad loans. Our results show that AdaBoost does provide an improvement over simple decision trees as well as SVM models in predicting good credit clients and bad credit clients. To cross-validate our results, we use k-fold classification methodology.