0% Complete
صفحه اصلی
/
دهمین كنفرانس بين المللی مهندسی صنايع و سيستم ها
Enhancing Credit Risk Assessment Using Bagging of Machine Learning Models
نویسندگان :
Nima Mahmoodian
1
Reza Ghasemi Yaghin
2
1- دانشگاه صنعتی امیرکبیر (پلیتکنیک تهران)
2- دانشگاه صنعتی امیرکبیر (پلیتکنیک تهران)
کلمات کلیدی :
Credit score prediction،Bagging،Ensemble learning،Supervised learning،Machine learning،Sampling techniques
چکیده :
In today's highly competitive world, one of the major challenges for businesses is increasing sales. To achieve this, businesses adopt various strategies. One such strategy is offering credit payments. Credit payments are designed to alleviate the constraints customers face with immediate and cash payments. Not only does this method facilitate payment for customers, but it also increases the risk for businesses, as they face the possibility of non-repayment by the customer. This issue can be addressed using data-driven solutions and machine-learning techniques. Machine learning models can be trained using customer information, analyzing whether they have fully repaid their loans or defaulted, and subsequently predict whether a new customer will repay their credit. Essentially, this problem becomes a binary classification task. In this study, the Lending Club dataset is examined, and a pipeline for data cleaning and feature engineering based on a filter and, secondly, a wrapper method that uses a Random Forest classifier is proposed. Bagging models are then trained and tested using under-sampling and over-sampling techniques, and the performance of these models is compared with conventional models in the field of credit risk evaluation. It is observed that bagging machine learning models yield over 93% AUC score compared to 71% AUC score when these models are used individually.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
مدلسازی و حل مساله مسیریابی تولید در زنجیر تامین دوسطحی محصولات خطرناک
امین فرحبخش - امیرسامان خیرخواه قه
یک رویکرد یادگیری ماشین برای پیشبینی غیبت بیمار در مراکز درمانی
محمدرضا انصافی - اشکان مزدگیر - نسیم غنبر طهرانی - ارد احمدی
Neural network model of CO2 emissions for chickpea production under dry farming system in Ravansar county of Iran
Ashkan Nabavi-Pelesaraei
بهینه سازی چندهدفه برای مساله مکانیابی – مسیریابی دو رده ای با اهداف پایدار و در نظرگیری مسیرهای ترکیبی بسته و باز و بازرسی کیفی محصولات
امید رحمانی - مسعود حاج غنی - حمید بازرگان
تحلیل روابط علی بین شاخصهای افزایش بهرهوری تولید میگو پرورشی با استفاده ازرویکرد تلفیقی دلفی فازی و دیمتل فازی
جعفر معرفی - مرضیه خاکستری - میثم رافعی
طراحی پیکربندی شبکه خدمات پس از فروش تحت عدم قطعیت تقاضا با رویکردهای برنامه ریزی تصادفی و بهینه سازی استوار
مهدی افشاری - احسان نیک بخش
پیشنهاد تعرفه گروهی انرژیهای تجدیدپذیر ترکیبی با استفاده از فاصله ترجیحات لکزیکوگرافیک مصرفکنندگان
شادی فرید - فریا نصیری مفخّم
مدلسازی مسئله مسیریابی وسایل نقلیه در سیستم توزیع چند کاناله یکپارچه با تحویل و برداشت همزمان
کیوان خسروی نصر - سعید علائی
A fuzzy stochastic immediate assembly supply chain with uncertain demand
Navid Aslani Rad - Hossein Neghabi - Reza Rahmati
بهره وری سبز و تاثیر آن در صنعت (مطالعه موردی: کارخانه کاغذ کرمان)
فهیمه تنهایی - هدیه عرب پور - سید داود احمدی مطلق
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.2.1