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Sinopsis
Credit scoring models are the basis for financial institutions like retail and consumer credit banks. The purpose of the models is to evaluate the likelihood of credit applicants defaulting in order to decide whether to grant them credit. The area under the receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC) is one of the most commonly used measures to evaluate predictive performance in credit scoring. The aim of this thesis is to benchmark different methods for building scoring models in order to maximize the AUC. While this measure is used to evaluate the predictive accuracy of the presented algorithms, the AUC is especially introduced as direct optimization criterion.
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- EditorialCuvillier
- Año de publicación2014
- ISBN 10 3954047365
- ISBN 13 9783954047369
- EncuadernaciónTapa blanda
- IdiomaInglés
- Número de edición1
- Número de páginas166
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Recent Methods from Statistics and Machine Learning for Credit Scoring
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Credit scoring models are the basis for financial institutions like retail and consumer credit banks. The purpose of the models is to evaluate the likelihood of credit applicants defaulting in order to decide whether to grant them credit. The area under the receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC) is one of the most commonly used measures to evaluate predictive performance in credit scoring.The aim of this thesis is to benchmark different methods for building scoring models in order to maximize the AUC. While this measure is used to evaluate the predictive accuracy of the presented algorithms, the AUC is especially introduced as direct optimization criterion. 166 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783954047369
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Credit scoring models are the basis for financial institutions like retail and consumer credit banks. The purpose of the models is to evaluate the likelihood of credit applicants defaulting in order to decide whether to grant them credit. The area under the receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC) is one of the most commonly used measures to evaluate predictive performance in credit scoring.The aim of this thesis is to benchmark different methods for building scoring models in order to maximize the AUC. While this measure is used to evaluate the predictive accuracy of the presented algorithms, the AUC is especially introduced as direct optimization criterion. Nº de ref. del artículo: 9783954047369
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Recent Methods from Statistics and Machine Learning for Credit Scoring (Paperback or Softback)
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Cuvillier 7/8/2014, 2014
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Recent Methods from Statistics and Machine Learning for Credit Scoring
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Cuvillier Verlag, 2014
ISBN 10: 3954047365
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Kartoniert / Broschiert. Condición: New. KlappentextrnrnCredit scoring models are the basis for financial institutions like retail and consumer credit banks. The purpose of the models is to evaluate the likelihood of credit applicants defaulting in order to decide whether to grant them. Nº de ref. del artículo: 74490250
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Recent Methods from Statistics and Machine Learning for Credit Scoring
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Taschenbuch. Condición: Neu. Recent Methods from Statistics and Machine Learning for Credit Scoring | Anne Kraus | Taschenbuch | Paperback | 166 S. | Englisch | 2014 | Cuvillier | EAN 9783954047369 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu. Nº de ref. del artículo: 104319429
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