Combination of ReliefF Algorithm with Decision Tree in Credit Scoring
سال انتشار: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 718
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
CITCONF02_515
تاریخ نمایه سازی: 19 اردیبهشت 1395
چکیده مقاله:
Today's financial transactions have increased with banks and financial institutions. Attempts to find a credit scoring model with high accuracy has become a competition between financial institutions. We have created 9 different models for the credit scoring of customers by combining three methods of feature selection and three decision tree methods. The model is implemented on three dataset and we compare the accuracy of the models. The two datasets choose from the UCI (Australian dataset, German dataset) and a given dataset is a car leasing company in Iran. In this paper we combine ReliefF algorithm as feature selection methods with decision tree learning algorithm ID3, C45 and CART. The proposed methods is described and compared based on classification accuracy and type I and II error rate. Results compare with classification models without feature selection algorithm, too. Results show that using feature selection methods with decision tree algorithm build more accurate models.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Zahra Davoodabady
Computer Eng. Department, Shahab-e-Danesh Institute of Higher Education, Qom, Iran
Ali Moeini
Algorithms and Computations Department, University of Tehran, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :