Recent Methods from Statistics and Machine Learning for Credit Scoring

Idioma: inglés

Editorial: Cuvillier Jul 2014, 2014

3954047365 / 9783954047369

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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.

N° de ref. del artículo 9783954047369

Título
Recent Methods from Statistics and Machine Learning for Credit Scoring
Autor
Anne Kraus
Editorial
Cuvillier Jul 2014
Año de publicación
2014
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3954047365
ISBN 13
9783954047369
Peso del artículo
224 gramos
Dimensiones
210x148x9 mm

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