کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6901395 | 1446493 | 2017 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
The Study of Credit Scoring Model Based on Group Lasso
ترجمه فارسی عنوان
مطالعه مدل اعتبار سنجی اعتبار بر اساس گروه لسو
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
چکیده انگلیسی
Credit scoring model is one of common tools for commercial banks to manage credit risks. In this paper, we use a public dataset from UCI machine learning repository and construct credit scoring models based on Group Lasso Logistic Regression, where the tuning parameters λ are selected by the Akaike Information Criterion(AIC), Bayesian Information Criterion(BIC) and Cross Validation prediction errors respectively. The experimental results show that the Group Lasso method is better than backward elimination in both interpretability and prediction accuracy.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Procedia Computer Science - Volume 122, 2017, Pages 677-684
Journal: Procedia Computer Science - Volume 122, 2017, Pages 677-684
نویسندگان
Hongmei Chen, Yaoxin Xiang,