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9783954047369 - Recent Methods from Statistics and Machine Learning for Credit Scoring de Kraus, Anne (14 resultados)
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Recent Methods from Statistics and Machine Learning for Credit Scoring
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Recent Methods from Statistics and Machine Learning for Credit Scoring
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Recent Methods from Statistics and Machine Learning for Credit Scoring
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
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Recent Methods from Statistics and Machine Learning for Credit Scoring
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Recent Methods from Statistics and Machine Learning for Credit Scoring
Idioma: Inglés
Publicado por Cuvillier Verlag 2014-07-08, 2014
ISBN 10: 3954047365 ISBN 13: 9783954047369
Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
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Recent Methods from Statistics and Machine Learning for Credit Scoring
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Recent Methods from Statistics and Machine Learning for Credit Scoring
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Recent Methods from Statistics and Machine Learning for Credit Scoring
Librería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de America
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Recent Methods from Statistics and Machine Learning for Credit Scoring
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
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Recent Methods from Statistics and Machine Learning for Credit Scoring
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. 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.
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Recent Methods from Statistics and Machine Learning for Credit Scoring
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. 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.
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Recent Methods from Statistics and Machine Learning for Credit Scoring
Idioma: Inglés
Publicado por Cuvillier, Cuvillier Jul 2014, 2014
ISBN 10: 3954047365 ISBN 13: 9783954047369
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. 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.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 166 pp. Englisch.
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Recent Methods from Statistics and Machine Learning for Credit Scoring
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. 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.
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Recent Methods from Statistics and Machine Learning for Credit Scoring
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Recent Methods from Statistics and Machine Learning for Credit Scoring | Anne Kraus | Taschenbuch | 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 Print on Demand.
